Knowledge Graph Completion with Mixed Geometry Tensor Factorization

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.

Self-Attentive Sequential Recommendations with Hyperbolic Representations

Evgeny Frolov, Tatyana Matveeva, Mirvakhabova L. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 981–986.

Добавлено: 10 сентября 2024 г.

Synthesis of multilevel knowledge graphs: Methods and technologies for dynamic networks

Man T., Vodyaho A., Игнатов Д. И. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023 Vol. 123 Article 106244

Добавлено: 23 ноября 2023 г.

Tensor methods and recommender systems

Фролов Е. П., Oseledets I., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 2017 Vol. 7 No. 3

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Tensor-Based Sequential Learning via Hankel Matrix Representation for Next Item Recommendations

Фролов Е. П., Oseledets I., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 6357–6371

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Towards Practical Control of Singular Values of Convolutional Layers

Сендерович А. Л., Булатова Е. В., Obukhov A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 10918–10930.

Добавлено: 24 января 2023 г.

Analyzing COVID-19 Medical Papers Using Artificial Intelligence: Insights for Researchers and Medical Professionals

Dmitry Soshnikov, Petrova T., Soshnikova V. и др., Big Data and Cognitive Computing 2022 Vol. 6 No. 1 Article 4

Since the beginning of the COVID-19 pandemic almost two years ago, there have been more than 700,000 scientific papers published on the subject. An individual researcher cannot possibly get acquainted with such a huge text corpus and, therefore, some help from artificial intelligence (AI) is highly needed. We propose the AI-based tool to help researchers ...

Добавлено: 22 февраля 2022 г.

MARS: Masked Automatic Ranks Selection in Tensor Decompositions

Кодрян М. С., Кропотов Д. А., Ветров Д. П., / Series QTNML 2020 "First Workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning, NeurIPS 2020". 2020.

Добавлено: 5 февраля 2021 г.

Cross-Domain Co-Author Recommendation Based on Knowledge Graph Clustering

Ахмед М. М., Delhibabu R., , in: Intelligent Information and Database Systems: 13th Asian Conference, ACIIDS 2021, Phuket, Thailand, April 7–10, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. P. 782–795.

Добавлено: 14 января 2021 г.

Tensor Rank bounds for Point Singularities in ℝ^3

Marcati C., Рахуба М. В., Christoph S., / Series math "arxiv.org". 2020.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Quantized tensor FEM for multiscale problems: diffusion problems in two and three dimensions

Kazeev V., Oseledets I., Рахуба М. В. и др., / Series math "arxiv.org". 2020.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Low rank tensor approximation of singularly perturbed partial differential equations in one dimension

Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J., / Series math "arxiv.org". 2020. No. 2010.06919.

Добавлено: 20 октября 2020 г.