MTS Kion Implicit Contextualised Sequential Dataset for Movie Recommendation

I. Safilo; D. Tikhonovich; Petrov A.; D. I. Ignatov

doi:10.1134/S1064562423701594

Публикации

?

MTS Kion Implicit Contextualised Sequential Dataset for Movie Recommendation

Doklady Mathematics. 2023. Vol. 108. No. 2. P. S456–S464.

I. Safilo, D. Tikhonovich, Petrov A., D. I. Ignatov

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: рекомендательные системы recommender systems context-aware recommender systems контекстные рекомендательные системы

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Модели и методы анализа неструктурированных данных, майнинг данных и рекомендательные системы (2023)

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient U ser-CentricKnowledgeDistillation

Severin N., Kartushov D., Urzhumov V. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II.: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508–517.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2

Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...

Добавлено: 15 марта 2026 г.

SMMR: Sampling-Based MMR Reranking for Faster, More Diverse, and Balanced Recommendations and Retrieval

Liakhnovich K., Lashinin O., Babkin A. и др., Proceedings of the 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval 2025 P. 2754–2758

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., , in: User Modeling and User-Adapted Interaction.: Springer, 2026. Ch. 36.2 P. 1–24.

Добавлено: 29 января 2026 г.

Time to Split: Exploring Data Splitting Strategies for Offline Evaluation of Sequential Recommenders

Gusak D., Volodkevich A., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 874–883.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Ultra Fast Warm Start Solution for Graph Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 5469–5473.

В этой работе мы представляем быстрый и эффективный линейный подход к обновлению рекомендаций в масштабируемой графовой рекомендательной системе UltraGCN. Решение этой задачи чрезвычайно важно для поддержания актуальности рекомендаций в условиях большого объема новых данных и меняющихся предпочтений пользователей. Чтобы решить эту проблему, мы адаптируем простой, но эффективный подход к низкоранговой аппроксимации в графовой модели. Наш ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.

Leveraging Geometric Insights in Hyperbolic Triplet Loss for Improved Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 1217–1221.

Недавние исследования продемонстрировали потенциал гиперболической геометрии для получения сложных свойств из данных взаимодействий в рекомендательных системах. В этой работе мы представляем новую гиперболическую рекомендательную модель, которая использует геометрическую информацию для улучшения обучения представлений и повышения стабильности вычислений одновременно. Мы переформулирвали понятие гиперболических расстояний, чтобы раскрыть дополнительные возможности представления по сравнению с обычным евклидовым пространством и ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.

Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data

Anna Volodkevich, Ivanova V., Васильев А. В. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6–10, 2025, Proceedings, Part IV.: Springer, 2025. P. 425–430.

Добавлено: 10 апреля 2025 г.