Recommendation Systems

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RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 23h

GraphLoRA: Structure-Aware Low-Rank Adaptation for Large Language Model Recommendation

GraphLoRA propose un nouveau cadre pour la recommandation par grands modèles de langage (LLMRec) qui intègre les informations structurelles à la sémantique textuelle. Il y parvient en intégrant un réseau d'échange de messages graphiques entraînable dans le chemin d'adaptation de rang faible, permettant à la topologie collaborative de guider explicitement les mises à jour des paramètres.

Low-Rank Adaptation Graph Neural Networks Recommendation Systems AI Research

ARTICLEDEV.to AI·il y a 6j

Counterfactual Evaluation in Ads: IPS, SNIPS, and Doubly Robust Explained

Un article de Towards AI explique les méthodes d'évaluation contrefactuelle (IPS, SNIPS et Doubly Robust) pour les modèles de classement publicitaire. Ces techniques estiment les performances du modèle à partir de données enregistrées sans tests A/B, essentielles pour les systèmes de recommandation dans le commerce de détail.

ad ranking machine learning A/B testing counterfactual evaluation

ARTICLEDEV.to AI·21/04/2026

AI-Powered Property Matching for Real Estate Platforms in 2026 (50% Cost Reduction Guaranteed)

Le contenu décrit comment l'IA peut révolutionner les plateformes immobilières en proposant des recommandations de propriétés hautement personnalisées plutôt que des filtres génériques. Cette approche réduit la charge cognitive de l'acheteur, augmentant les conversions et promettant une réduction de 50% des coûts d'ici 2026.

user experience business strategy AI Recommendation Systems

RESEARCHDEV.to AI·26/04/2026

RecoGym: A Reinforcement Learning Environment for the problem of ProductRecommendation in Online Advertising

RecoGym est un environnement d'apprentissage par renforcement conçu pour simuler les problèmes de recommandation de produits dans la publicité en ligne. Il offre une plateforme aux chercheurs et aux praticiens pour tester et développer de nouveaux algorithmes de RL pour les systèmes de recommandation.

Online Advertising reinforcement learning machine learning Simulation Environment

ARTICLEDEV.to AI·il y a 9j

Will restructuring services guarantee inclusion in AI answers?

Les systèmes d'IA évaluent les entreprises pour leur inclusion dans les réponses en fonction de la clarté de l'entité et des signaux structurels, et non seulement de leur taille ou de leur notoriété. Il devient essentiel d'adapter sa présence numérique pour la recherche par IA, car ses facteurs de recommandation diffèrent du SEO traditionnel et l'écart se creuse.

AI optimization SEO digital presence Recommendation Systems

RESEARCHarXiv CS.AI·15/04/2026

WiseOWL: A Methodology for Evaluating Ontological Descriptiveness and Semantic Correctness for Ontology Reuse and Ontology Recommendations

WiseOWL propose une méthodologie systématique avec un système de notation et des conseils pour la sélection d'ontologies à réutiliser, comblant le manque de critères cohérents. Elle évalue quatre métriques clés, dont la documentation, l'alignement étiquette-définition (utilisant des embeddings), l'interconnexion et l'équilibre hiérarchique, fournissant des scores normalisés et des retours utiles.

Ontology Reuse Ontology Evaluation machine learning Semantic Web

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 27j

A Cascaded Generative Approach for e-Commerce Recommendations

Cette recherche propose une approche générative en cascade pour les recommandations de commerce électronique, visant à surmonter la rigidité des systèmes actuels de vitrines personnalisées. Elle décompose la construction de la vitrine en tâches de génération de thèmes et de mots-clés, en utilisant le réglage fin enseignant-élève pour la scalabilité.

personalization machine learning e-commerce Recommendation Systems

RESEARCHDEV.to AI·26/04/2026

Scalable Recommendation with Poisson Factorization

Cette recherche explore une méthode pour construire des systèmes de recommandation évolutifs en utilisant la Factorisation de Poisson. Elle se concentre sur l'optimisation du processus de factorisation pour gérer efficacement de grands ensembles de données.

machine learning factorization methods Recommendation Systems