GPT3RecBot: a universal chatbot recommender of movies, books and music in Telegram

Lashinin O.; K. Bykov; M. Ananyeva; Kolesnikov S.

Публикации

?

GPT3RecBot: a universal chatbot recommender of movies, books and music in Telegram

P. 35–43.

Lashinin O., Быков К. В., Ананьева М. Е., Kolesnikov S.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Recommender Systems LLM User study

В книге

Proceedings of the Fifth Knowledge-aware and Conversational Recommender Systems Workshop co-located with 17th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2023)

Vol. 3560. , CEUR Workshop Proceedings, 2023.

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.

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

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modeling and User-Adapted Interaction 2025 P. 1–24

Добавлено: 14 марта 2026 г.

When Punctuation Matters: A Large-Scale Comparison of Prompt Robustness Methods for LLMs

Seleznyov M., Чайчук М. В., Ershov G. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 20370–20385.

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

Measuring Chemical LLM robustness to molecular representations: a SMILES variation-based framework

Ganeeva V., Khrabrov K., Kadurin A. и др., Journal of Cheminformatics 2025 No. 17 Article 164

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.

An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations

Klenitskiy A., Anna Volodkevich, Pembek A. и др., ACM Transactions on Recommender Systems 2026

Добавлено: 28 января 2026 г.

Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations

Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13

Добавлено: 26 января 2026 г.

Encode Me If You Can: Learning Universal User Representations via Event Sequence Autoencoding

Klenitskiy A., Фаткулин А. А., Denisova D. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 26–30.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Benefiting from Negative yet Informative Feedback by Contrasting Opposing Sequential Patterns

Ivanova V., Фролов Е. П., Васильев А. В., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 1142–1147.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Let It Go? Not Quite: Addressing Item Cold Start in Sequential Recommendations with Content-Based Initialization

Pembek A., Фаткулин А. А., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 626–631.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Aspect-Based Sentiment Analysis Using Large Language Models on Museum Visitor Reviews

Anastasia V. Kolmogorova, Elizaveta R. Kulikova, Vladislav V. Lobanov, Supercomputing Frontiers and Innovations 2025 Vol. 12 No. 3 P. 121–140

Добавлено: 30 ноября 2025 г.

32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

Blending Sequential Embeddings, Graphs, and Engineered Features: 4th Place Solution in RecSys Challenge 2025

Makeev S., Andreev A., Baikalov V. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 21–25.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025

Association for Computing Machinery (ACM), 2025.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

Correcting the LogQ Correction: Revisiting Sampled Softmax for Large-Scale Retrieval

Хрыльченко К. Я., Baikalov V., Makeev S. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 545–550.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

AutoJudge: Judge Decoding Without Manual Annotation

Roman Garipov, Fedor Velikonivtsev, Ivan Ermakov и др., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 1–38.

Добавлено: 6 ноября 2025 г.

Strategizing with AI: Insights from a Beauty Contest Experiment

Iuliia Alekseenko, Дагаев Д. А., Sofiia Paklina и др., Journal of Economic Behavior and Organization 2025 Vol. 240 Article 107330

Добавлено: 6 ноября 2025 г.

LLM-Microscope: Uncovering the Hidden Role of Punctuation in Context Memory of Transformers

Anton R., Mikhalchuk M., Rahmatullaev T. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 7757–7764.

Мы предлагаем методы количественной оценки того, как большие языковые модели (LLM) кодируют и хранят контекстную информацию, и показываем, что токены, обычно считающиеся второстепенными (например, детерминативы и знаки препинания), на деле несут неожиданно высокий объём контекста. В частности, удаление таких токенов — особенно стоп-слов, артиклей и запятых — стабильно ухудшает качество на MMLU и BABILong-4k, даже ...

Добавлено: 6 ноября 2025 г.

Исследования благополучия с помощью передовых методов обработки естественного языка (NLP): перспективы и ограничения

Воеводина Е. Ю., Современная зарубежная психология 2025 Т. 14 № 3 С. 172–181

Контекст и актуальность. Исследования благополучия столкнулись с противоречиями и ограничениями, проистекающими из ограничений метода психометрических самоотчетных шкал. Данные методы критикуются за низкую экологическую валидность, ограниченную информативность и трудности в операционализации комплексного конструкта благополучия. В то же время, стремительное развитие технологий обработки естественного языка (natural language processing, NLP) открывает новые возможности для преодоления этих ограничений. Цель. Провести обзор ...

Добавлено: 9 октября 2025 г.

Оценка моделей LLM по степени готовности решать задачи управления в области ESG

Сторчевой М. А., Мыльников Л. А., Чернышев В. В. и др., / SSRN. Серия "Working Papers". 2025.

Внимание к охране природы принимает все большую значимость для бизнеса с одной стороны в связи с ужесточением в природоохранном законодательстве, а с другой в связи с использованием ESG рейтингов при принятии решений о коммерческой деятельности компаний. Составление рейтинга LLM систем, способных оказывать консультационные услуги в области природоохраны и ESG, позволяет осуществить выбор такой системы для ...

Добавлено: 18 сентября 2025 г.

Цифровой театр абсурда: могут ли нейросети поставить новую научную проблему перед психологией? Кейс-сравнение ChatGPT и DeepSeek

Хашутогова У. П., Березнер Т. А., Поддьяков А. Н., Новые психологические исследования 2025 № 3 С. 100–125

Бурное развитие технологий искусственного интеллекта не может оставить в стороне исследователей-психологов. Хотя нейросети начинают использоваться почти во всех сферах человеческой деятельности, остаются неясными границы их применимости, насколько создаваемый ими контент является действительно новым и вместе с тем полезным пользователю. Сторонники нейросетей заявляют о необходимости их тотального внедрения, скептики же подвергают серьезному сомнению почти все компетенции ...

Добавлено: 4 сентября 2025 г.

Interpreting Metaphorical Language: A Challenge to Artificial Intelligence

Skrynnikova I.V., Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание 2025 Vol. 23 No. 5 P. 99–107

Добавлено: 1 августа 2025 г.

Comparative Study of LoRA and Full Fine-Tuning in Large Language Models

E.V. Surikova, E.A. Sabidaeva, , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 90–98.

Добавлено: 3 июля 2025 г.