К содержанию
Олег НагорныйRecSys2026

Каталог

Найдено: 4 из 269 · теги в строках тоже фильтруют

Только в Zotero 269
Темы в текущей выборке · полоса — работы с тегом из 4 найденных, риска — весь корпус
Оценка, причинность и достоверность выводаGyeongsang National UniversityСбросить фильтры
  1. Cross-Spectrum Candidate Set Analysis for Popularity-Aware Recommendation

    Работа сравнивает кандидатные множества голов с разным отношением к популярности. Все головы обслуживают каждого пользователя, позволяя измерить реальную комплементарность списков.

    Gyeongsang National University

  2. Deadweight Loss in Recommendation Systems

    Приближённая Pareto-граница связывает пользовательскую и создательскую полезность. Гипотетические вставки оцениваются как потери относительно этой границы.

    Gyeongsang National University

  3. Revisiting the Assumptions of Shared-Account Sequential Recommendation

    Истории разных пользователей объединяются по времени без удаления событий. Общие последовательные модели сравниваются на исходных и смешанных аккаунтах.

    Gyeongsang National University

  4. Why Do CF and Review Models Disagree? User-Specific Rating–Review Scale Gaps

    Рейтинговая и текстовая модели сравниваются на общих пользовательских данных. Индивидуальная шкала оценивания используется для анализа направления их расхождения.

    Gyeongsang National University

RecSys2026

Разборы работ RecSys 2026 · обновлено 2026-10-16.