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2024年RecSys 2024 越来越多的媒体流服务已将其产品扩展到包括多种内容类型的实体。 例如,最初只提供音乐的音频流媒体服务,现在也提供播客、商品和视频。 将不同内容类型的项目排序到单个板岩中对传统的按排名学习(LTR)算法提出了重大挑战 -
2024 定性数据收集和分析方法,如采用访谈和焦点小组的方法,为客户态度、情绪和行为提供了丰富的见解。 然而,手动分析定性数据需要大量时间和精力来确定相关主题和主题见解。 这项研究提出了一种新的方法,通过利用增强检索来应对这一挑战 -
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CIKM 2024号 2024 我们介绍了以事件为中心的搜索,这是一种自动化和可扩展的管道,旨在促进事件发现和增强基于事件的搜索。 这是通过利用大型语言模型(LLM)填充事件数据集、基于选定日期执行时间搜索,以及基于这些搜索的相应事件聚合搜索结果来实现的。 我们通过概念验证来说明此管道 -
2024 可以利用大型语言模型(LLM)来提高搜索管道各个阶段(索引阶段、查询理解阶段和排名或重新排名阶段)的性能。 后两个阶段涉及在推理过程中调用LLM,在获取最终排序的文档列表时增加延迟。 另一方面,索引增强可以在索引阶段进行
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