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Web, Data Mining & Information Retrieval
2024 · 160 papers
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- A Dual-Embedding Based DQN for Worker Recruitment in Spatial Crowdsourcing with Social Network
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Generic Behavior-Aware Data Augmentation Framework for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Setwise Approach for Effective and Highly Efficient Zero-shot Ranking with Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Taxation Perspective for Fair Re-ranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AFDGCF: Adaptive Feature De-correlation Graph Collaborative Filtering for Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Fair Representation Learning for Personalized Fairness in Recommendations via Information Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive In-Context Learning with Large Language Models for Bundle Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Aiming at the Target: Filter Collaborative Information for Cross-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Are Large Language Models Good at Utility Judgments?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Are We Really Achieving Better Beyond-Accuracy Performance in Next Basket Recommendation?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AutoDCS: Automated Decision Chain Selection in Deep Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Behavior-Contextualized Item Preference Modeling for Multi-Behavior Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bootstrap Deep Metric for Seed Expansion in Attributed Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Broadening the View: Demonstration-augmented Prompt Learning for Conversational Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CFIR: Fast and Effective Long-Text To Image Retrieval for Large Corpora
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CIQA: A Coding Inspired Question Answering Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CLLP: Contrastive Learning Framework Based on Latent Preferences for Next POI Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CMCLRec: Cross-modal Contrastive Learning for User Cold-start Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- COMI: COrrect and MItigate Shortcut Learning Behavior in Deep Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CaDRec: Contextualized and Debiased Recommender Model
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日本大学: 山梨大学
- CaLa: Complementary Association Learning for Augmenting Comoposed Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can We Trust Recommender System Fairness Evaluation? The Role of Fairness and Relevance
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Capability-aware Prompt Reformulation Learning for Text-to-Image Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CaseLink: Inductive Graph Learning for Legal Case Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Characterizing Information Seeking Processes with Multiple Physiological Signals
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Filtering Based on Diffusion Models: Unveiling the Potential of High-Order Connectivity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Configurable Fairness for New Item Recommendation Considering Entry Time of Items
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Content-based Graph Reconstruction for Cold-start Item Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrast then Memorize: Semantic Neighbor Retrieval-Enhanced Inductive Multimodal Knowledge Graph Completion
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CorpusLM: Towards a Unified Language Model on Corpus for Knowledge-Intensive Tasks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Ranking Evaluation with Flexible Click Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAC: Quantized Optimal Transport Reward-based Reinforcement Learning Approach to Detoxify Query Auto-Completion
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDPO: Direct Dual Propensity Optimization for Post-Click Conversion Rate Estimation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DHMAE: A Disentangled Hypergraph Masked Autoencoder for Group Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data-efficient Fine-tuning for LLM-based Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DeCoCDR: Deployable Cloud-Device Collaboration for Cross-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Automated Mechanism Design for Integrating Ad Auction and Allocation in Feed
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Pattern Network for Click-Through Rate Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Denoising Diffusion Recommender Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion Models for Generative Outfit Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dimension Importance Estimation for Dense Information Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Contrastive Hypergraph Learning for Next POI Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangling ID and Modality Effects for Session-based Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangling Instructive Information from Ranked Multiple Candidates for Multi-Document Scientific Summarization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Doing Personal LAPS: LLM-Augmented Dialogue Construction for Personalized Multi-Session Conversational Search
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Drop your Decoder: Pre-training with Bag-of-Word Prediction for Dense Passage Retrieval.
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Demonstration Retrieval and Cognitive Understanding for Emotional Support Conversation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- EditKG: Editing Knowledge Graph for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Community Search Based on Relaxed k -Truss Index
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Inverted Indexes for Approximate Retrieval over Learned Sparse Representations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhanced Packed Marker with Entity Information for Aspect Sentiment Triplet Extraction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Dataset Search with Compact Data Snippets
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Sequential Recommenders with Augmented Knowledge from Aligned Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- EulerFormer: Sequential User Behavior Modeling with Complex Vector Attention
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evaluating Search System Explainability with Psychometrics and Crowdsourcing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Event Grounded Criminal Court View Generation with Cooperative (Large) Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exogenous and Endogenous Data Augmentation for Low-Resource Complex Named Entity Recognition
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explainability for Transparent Conversational Information-Seeking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explicitly Integrating Judgment Prediction with Legal Document Retrieval: A Law-Guided Generative Approach
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Individuality and Collectivity of Intents behind Interactions for Graph Collaborative Filtering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Trade-Off within Visual Information for MultiModal Sentence Summarization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Recommendations with Limited Sensitive Attributes: A Distributionally Robust Optimization Approach
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Sequential Recommendation without User Demographics
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness-Aware Exposure Allocation via Adaptive Reranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-grained Textual Inversion Network for Zero-Shot Composed Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FineRec: Exploring Fine-grained Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flexible and Adaptable Summarization via Expertise Separation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GPT4Rec: Graph Prompt Tuning for Streaming Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GUITAR: Gradient Pruning toward Fast Neural Ranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Retrieval via Term Set Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Going Beyond Popularity and Positivity Bias: Correcting for Multifactorial Bias in Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graded Relevance Scoring of Written Essays with Dense Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Grand: A Fast and Accurate Graph Retrieval Framework via Knowledge Distillation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Signal Diffusion Model for Collaborative Filtering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Semantics Alignment for 3D Human Motion Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hypergraph Convolutional Network for User-Oriented Fairness in Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- I3: I ntent- I ntrospective Retrieval Conditioned on I nstructions
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- IDGenRec: LLM-RecSys Alignment with Textual ID Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- IISAN: Efficiently Adapting Multimodal Representation for Sequential Recommendation with Decoupled PEFT
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- IM-RAG: Multi-Round Retrieval-Augmented Generation Through Learning Inner Monologues
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiability of Cross-Domain Recommendation via Causal Subspace Disentanglement
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving the Accuracy of Locally Differentially Private Community Detection by Order-consistent Data Perturbation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instruction-based Hypergraph Pretraining
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intent Distribution based Bipartite Graph Representation Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Invisible Relevance Bias: Text-Image Retrieval Models Prefer AI-Generated Images
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- LDRE: LLM-based Divergent Reasoning and Ensemble for Zero-Shot Composed Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- LLM-enhanced Cascaded Multi-level Learning on Temporal Heterogeneous Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- LLaRA: Large Language-Recommendation Assistant
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Large Language Models are Learnable Planners for Long-Term Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Large Language Models can Accurately Predict Searcher Preferences
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Large Language Models for Intent-Driven Session Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Large Language Models for Next Point-of-Interest Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Leave No Patient Behind: Enhancing Medication Recommendation for Rare Disease Patients
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Let Me Do It For You: Towards LLM Empowered Recommendation via Tool Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Let Me Show You Step by Step: An Interpretable Graph Routing Network for Knowledge-based Visual Question Answering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Leveraging LLMs for Unsupervised Dense Retriever Ranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lightweight Embeddings for Graph Collaborative Filtering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- LoRec: Combating Poisons with Large Language Model for Robust Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）