user behaviors | BriefGPT - AI 论文速递

关键词user behaviors

搜索结果 - 13

Mini-Hes: 一个可并行化的二阶潜在因子分析模型
本文提出了一种使用 Mini-Hes 优化算法构建 LFA 模型的方法，通过分析 HDI 数据的 Hessian 矩阵，利用广义 Gauss-Newton 矩阵中的主对角块作为中介策略，弥合了一阶和二阶优化方法之间的差距，并在多个实际 HD
PDF4 months ago
推荐算法的去噪时间循环建模
用户行为的时间模式建模引起推荐系统的广泛关注。本文提出了去噪时间循环建模（DiCycle）方法，通过去除与目标项目无关的用户行为噪声，选择与目标项目高度相关的用户行为子集，并明确地建模多样化的时间循环模式来进行推荐，实验证明 DiCycle
PDF5 months ago
基于神经模式联想的篮内推荐
这篇论文介绍了神经模式关联器（NPA），这是一种深度商品关联挖掘模型，明确地模拟了用户行为的复杂性，通过量化表示常见的用户目的（或商品组合模式），在推理阶段通过注意力驱动的查找来识别用户的购物意图，从而产生连贯且可解释的推荐结果。在杂货电子
PDF5 months ago
用户行为在视觉分析过程中有何差异？
本研究采集了用户行为的全面数据集，并提出了时间序列分类方法的分析方法。通过对经典的 Covid-19 数据分析应用进行用户研究，我们发现用户行为在可视分析过程中可以区分，并且用户的物理行为与其执行的可视化任务存在潜在的强关联。我们还通过解释
PDF8 months ago
消费者生成媒体中的用户基于位置的策略与货币奖励
利用消费者生成的媒体平台进行实验，发现使用不同形式的货币奖励方案对用户在平台上发布内容的数量和质量产生不同的影响。
PDF9 months ago
时序兴趣网络用于点击率预测
通过分析和评估用户行为与目标之间的四重语义和时间相关性，本文提出了一种名为 Temporal Interest Network (TIN) 的模型，并证明它能有效地学习这种四重相关性，从而显著提高了性能。
PDFa year ago
基于行为信息聚合网络 (BIAN) 的大规模金融社交网络欺诈用户检测
本文提出了一种新的行为信息聚合网络（BIAN），它结合了用户的行为和其他用户特征，通过相邻边缘属性分布，即金融社交网络的用户行为，来聚合邻居，从而改善了现有图神经网络在金融欺诈检测方面的不足，实验结果表明，与现有的最先进模型相比，BIAN
PDF2 years ago
KDDPARSRec：基于会话部分动作的可解释个性化注意力融合循环顺序推荐
本文提出了一种结构，利用共同模式和个体行为来为每个用户量身定制推荐，模拟结果表明该结构可以学习可解释的个性化用户行为，并经验证实验数据集 Nielsen Consumer Panel 的结果，建议方法相对于现有技术有高达 27.9％的性能提
PDF2 years ago
SIGIR正面、负面和中性：基于会话的新闻推荐中的隐式反馈建模
研究了匿名用户的新闻推荐问题，提出了一种基于正负反馈的用户行为建模框架，综合考虑用户和文章的观看时间等不同反馈信息，以实现更精确、多样化和出乎意料的推荐效果。
PDF2 years ago
利用概念激活向量在推荐系统中发现软属性的个性化语义
利用概念激活向量（CAVs）来学习用户语义意图，将其与用户喜好和行为联系起来，并能够通过互动评论来提高推荐准确性的交互式推荐系统。
PDF2 years ago
基于图卷积网络的价格感知推荐
本文提出了一种基于图卷积网络的方法，以预测用户在购买时是否受产品价格因素影响，解决了价格因素在推荐系统中受到相对较少关注的问题，主要通过对用户行为和商品价格之间的关系进行建模，同时考虑商品类别因素的影响，实验结果表明该方法能够有效地学习用户
PDF4 years ago
展示广告投标风险管理
本研究透過評估使用者行為不確定性和拍賣競爭中的成本不確定性來為 RTB 顯示廣告中的不確定性建立數學模型，推導出了兩種風險意識下的出價策略，此模型可有效提高广告投放的利润。
PDF7 years ago
在线场地试验的设计和部署
介绍了一种用于在线实验的语言 PlanOut，支持常见和更复杂的实验设计，可用于理解用户行为的因果机制，通过两个在 Facebook 上进行的大型实验展示其应用。
PDF10 years ago