timeliness | BriefGPT - AI 论文速递

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基于多目标强化学习的时空提前预测
介绍了基于多目标强化学习的时空早期预测模型，解决了提高早期预测准确性和确定每个区域最适合的预测时间的最优策略的问题。在三个大规模真实数据集上表现出了优异的性能，在早期时空预测任务中超越了现有方法。
PDFa month ago
SIGIR基于 Transformer 的学习时间知识图的演化事件链推理
通过使用一种基于 Transformer 的推理模型 (ECEformer) 来学习事件的演化链，以及通过额外的时间预测任务来提高事件的及时性，本研究在六个基准数据集上验证了方法的先进性和有效性。
PDF2 months ago
主题特定知识图的自动构建
我们提出了一个专题特定的知识图谱构建框架，通过从特定领域的语料库中提取实体和关系，并整合上下文和本体，能够准确地构建高质量的知识图谱，解决现有知识图谱在信息粒度和及时性方面的挑战，并且相对于不同的知识图谱构建基线，在实验证明我们的框架表现出
PDF2 months ago
确保及时性和准确性：一种新颖的滑动窗口数据流推荐方法
提出了一种针对实时直播推荐系统的数据流设计范式 Sliver，以解决数据标签的及时性和准确性问题，通过减小窗口大小和滑动窗口相应地实现，同时提出了一种时间敏感的重新推荐策略，通过定期请求推荐服务来减少请求和展示之间的延迟，从而提高推荐服务和
PDF4 months ago
大型语言模型对气候变化的影响
这篇论文提出了一个自动评估框架，通过综合指标评估大型语言模型在应对气候危机方面的知识，并发现现有大型语言模型的知识在时效性方面存在不足。
PDF7 months ago
分数深度强化学习用于年龄最小化的移动边缘计算
移动边缘计算是一种有潜力的范式，用于实时应用程序，具有密集的计算需求（例如，自动驾驶），因为它可以减少处理延迟。本文关注计算密集型更新的及时性，通过信息时代（Age-of-Information）来衡量，并研究如何联合优化任务更新和离线策略
PDF7 months ago
强化学习算法学习属性的运行时验证
该研究提出了针对强化学习算法的运行时验证技术，用于预测学习阶段是否满足质量和及时性的期望，并提出了三个验证属性和相应的监测与评估步骤。
PDF8 months ago
稀疏八卦网络中公平时效性的基于学习的方案
研究内容为在一个稀疏且不规则的交际网络中，调查了信息源如何分配更新速率以实现公平性，并采用高斯过程基于贝叶斯优化方法来解决这个问题。
PDF9 months ago
基于序列的下一次购买预测推荐模型
本文介绍了一种基于顺序模型的推荐系统，它利用原始交易数据进行预测，并在生产数据集上测试，取得了 47% 的 MAP@1 度量，证明了其效果的可靠性和实用性。同时，本文还探讨了将该系统嵌入 Nexus 数字体验架构的可能性和潜在的市场应用价值
PDF2 years ago
长尾实体的文档过滤
该论文提出了一种基于文献内在特征的长尾实体文档过滤方法，通过使用与实体相关的方面相似性、关系模式和时间表达式等标准特征，结合信息量、实体显著性和时效性等一些特征，能够在不依赖任何实体特定的训练数据的情况下提高过滤性能。
PDF8 years ago