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Jun Yin
Jun Yin
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新的LLM框架增强序列推荐系统 · 跟踪4个来源
研究人员正在开发新的方法来利用大型语言模型（LLM）进行序列推荐系统。一种方法ED$^2$将索引生成和推荐整合到统一的管道中，改进了语义和协同信息的整合。另一个框架TATK结合了Top-K学习和基于知识的验证，以提高基于LLM的推荐的准确性，特别是在全目录排名方面。第三种方法P$^3$Rec从LLM中提取用户先验和后验偏好，以创建更全面、更高效的推荐模型。
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新的Rel-MOSS方法解决了关系深度学习中的不平衡数据问题
研究人员推出了一种新颖的方法Rel-MOSS，用于解决关系数据库上关系深度学习中的类别不平衡问题。该方法旨在通过采用以关系为中心的合成过采样技术，防止少数实体被多数实体所掩盖。Rel-MOSS利用了关系门控控制器来调节邻域消息，并使用关系引导合成器在过采样过程中保持关系一致性。实验表明，Rel-MOSS在平衡准确率和G-Mean方面分别提高了高达2.46%和4.00%，优于最先进的方法。