Zobrazeno 1 - 10
of 27
pro vyhledávání: '"interactive recommender systems"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 137345-137359 (2024)
Recent advances in interactive recommender systems (IRSs) have sparked great interest in the exploitation of deep reinforcement learning (DRL) techniques to consider long-term user experiences. However, DRL-based IRSs tend to suffer from two common i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/17d46ceae62f4909bc427caec11b55b2
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 90204-90217 (2024)
An increasing number of services are being offered online, which leads to great difficulties in selecting appropriate services during mashup development. There have been many service recommendation studies and achieved remarkable results to alleviate
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/01c636b1499b475ca822e0f803fe49c3
Autor:
Dmitrii Kiselev, Ilya Makarov
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 123614-123621 (2022)
Temporal graph networks are powerful tools for solving the cold-start problem in sequential recommender systems. However, graph models are susceptible to feedback loops and data distribution shifts. The paper proposes a simple yet efficient graph-bas
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aabb9be1597b4845942f627f74a232bf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The interactive recommender systems involve users in the recommendation procedure by receiving timely user feedback to update the recommendation policy. Therefore, they are widely used in real application scenarios. Previous interactive recommendatio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8d6c63e21b3d53972ead52106402cb5b
http://arxiv.org/abs/2012.13245
http://arxiv.org/abs/2012.13245
Publikováno v:
AAAI
Web of Science
Web of Science
Interactive recommender systems that enable the interactions between users and the recommender system have attracted increasing research attention. Previous methods mainly focus on optimizing recommendation accuracy. However, they usually ignore the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::eb770ce4556996879a980a441ae6f1bb
https://hdl.handle.net/10356/144288
https://hdl.handle.net/10356/144288
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.