Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation

A
A
A

АБВ
АБВ
АБВ

A
A
A
A
A

Обычная версия сайта

RU
EN

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Публикации ВШЭ
Статьи
Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation

RU
EN

Расширенный поиск

Высшая школа экономики

Национальный исследовательский университет

Приоритетные направления

бизнес-информатика
государственное и муниципальное управление
гуманитарные науки
инженерные науки
компьютерно-математическое
математика
менеджмент
право
социология
экономика

по году

Тематика

23 сентября 2026 г.

<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды

Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.

21 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга

Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.

22 сентября 2026 г.

Как россияне взаимодействуют с ИИ при поиске информации в интернете

Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence провели исследование пользовательского поискового опыта в российском сегменте интернета. Как показали результаты, пользователи в России уже воспринимают ИИ-ответ в выдаче как естественную часть поиска и используют его наравне с привычным списком ссылок. При этом на рынке самостоятельных нейросетей (отдельных чат‑ботов) уверенно лидирует Алиса AI от Яндекса — ее регулярно используют 40 % опрошенных.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

Книги
Статьи
Главы в книгах
Препринты

Верификация публикаций
Расширенный поиск
Правила использования материалов
Наука в ВШЭ

?

Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation

AI. 2026. Vol. 7. No. 9. Article 380.

Ivan Bulychev, Савченко А. В.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: hybrid systems named entity recognition Knowledge distillation Knowledge graph LLM (Large Language Models)RAG (Retrieval-Augmented Generation)Graph-RAG

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Сетевые и графовые модели, сложность алгоритмов и интеллектуальный анализ данных (2025)

Похожие публикации

Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects

Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks

Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release

Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Label-Free Quantification in the Crux Toolkit

Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26

Добавлено: 22 сентября 2026 г.

Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Specialized Image Descriptors Adaptation for Polyp Recognition over Endoscopic Images

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes

Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Advancements in Signal, Image and Video Processing

Singapore: Springer Singapore, 2025.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Interpretable Lazy Classification with Interval Pattern Structures and Local Interval Explanations

Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

IDAP++: Advancing Divergence-Based Pruning via Filter-Level and Layer-Level Optimization

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., / Series arXiv "math". 2025. No. 2511.20141.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Modernized Nonlocal Blocks for Infrared Camera Image Segmentation of the Human Eye

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 169–178

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges

Springer, Cham, 2025.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Automation of Multi-Class Microscopy Image Classification Based on the Microorganisms Taxonomic Features Extraction

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 P. 1–20

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Model mimic attack: Knowledge distillation for provably transferable adversarial examples

Лукьянов К. С., Перминов А. И., Турдаков Д. Ю. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2024.

Добавлено: 14 сентября 2026 г.

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

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. (LNCS, volume 16484).: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508–517.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Smart Technical Support System Development Using Knowledge Map-Aided Approach

Alexander Suleykin, Peter Panfilov, , in: 2024 6th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA).: NY: IEEE, 2024. P. 455–460.

Добавлено: 5 апреля 2025 г.

HSE NLP Team at MEDIQA-CORR 2024 Task: In-Prompt Ensemble with Entities and Knowledge Graph for Medical Error Correction

Тутубалина Е. В., Valiev A., Association for Computational Linguistics 2024 P. 470–482

Добавлено: 13 декабря 2024 г.

Исследовательский потенциал корпуса советских песен: эмоциональная тональность и география песенных текстов через призму компьютерных технологий

Колмогорова А. В., Зарембо В. С., Ткачева Е. С. и др., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 10 С. 423–445.

Цель данного исследования – описать характеристики текста популярной советской песни как лингвоидеологического феномена. В качестве материала используется корпус советской песни, собранный исследовательской группой. В фокусе данной публикации – две характеристики: изменения эмоциональной тональности популярных песен, выпускавшихся на граммпластинках фирмой «Мелодия» в разные периоды советской эпохи, и города, упоминавшиеся в песнях с 1950 по 2000 гг. ...

Добавлено: 10 декабря 2023 г.

NEREL-BIO: A Dataset of Biomedical Abstracts Annotated with Nested Named Entities

Loukachevitch N., Manandhar S., Baral E. и др., Bioinformatics 2023 Vol. 39 No. 4 Article btad161

Добавлено: 5 апреля 2023 г.

О ВЫШКЕ
Цифры и факты
Руководство и структура
Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
Преподаватели и сотрудники
Корпуса и общежития
Закупки
Обращения граждан в НИУ ВШЭ
Фонд целевого капитала
Противодействие коррупции
Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
Сведения об образовательной организации
Людям с ограниченными возможностями здоровья
Единая платежная страница
Работа в Вышке

ОБРАЗОВАНИЕ
Лицей
Довузовская подготовка
Олимпиады
Прием в бакалавриат
Вышка+
Прием в магистратуру
Аспирантура
Дополнительное образование
Центр развития карьеры
Бизнес-инкубатор ВШЭ
Образовательные партнерства
Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг

НАУКА
Научные подразделения
Исследовательские проекты
Мониторинги
Диссертационные советы
Защиты диссертаций
Академическое развитие
Конкурсы и гранты
Внешние научно-информационные ресурсы

РЕСУРСЫ
Библиотека
Издательский дом ВШЭ
Книжный магазин «БукВышка»
Типография
Медиацентр
Журналы ВШЭ
Публикации

http://www.minobrnauki.gov.ru/
Министерство науки и высшего образования РФ
https://edu.gov.ru/
Министерство просвещения РФ
https://elearning.hse.ru/mooc
Массовые открытые онлайн-курсы

НИУ ВШЭ1993–2026
Адреса и контакты
Условия использования материалов
Политика обработки персональных данных
Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
Карта сайта

Редактору