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Web, Data Mining & Information Retrieval
2024 · 160 papers
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- M 2 -RAAP: A Multi-Modal Recipe for Advancing Adaptation-based Pre-training towards Effective and Efficient Zero-shot Video-text Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- M 3 oE: Multi-Domain Multi-Task Mixture-of Experts Recommendation Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- MIRROR: A Multi-View Reciprocal Recommender System for Online Recruitment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- MTMS: Multi-teacher Multi-stage Knowledge Distillation for Reasoning-Based Machine Reading Comprehension
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- MetaHKG: Meta Hyperbolic Learning for Few-shot Temporal Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modeling User Fatigue for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-Domain Sequential Recommendation via Domain Space Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multilingual Meta-Distillation Alignment for Semantic Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multimodality Invariant Learning for Multimedia-Based New Item Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mutual Information-based Preference Disentangling and Transferring for Non-overlapped Multi-target Cross-domain Recommendations
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日本大学: 大阪大学
- NFARec: A Negative Feedback-Aware Recommender Model
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日本大学: 山梨大学
- NativE: Multi-modal Knowledge Graph Completion in the Wild
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Passage Quality Estimation for Static Pruning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Negative Perception of Cross-domain Recommendations and Explanations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimal Transport Enhanced Cross-City Site Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimization Methods for Personalizing Large Language Models through Retrieval Augmentation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimizing Learning-to-Rank Models for Ex-Post Fair Relevance
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pacer and Runner: Cooperative Learning Framework between Single- and Cross-Domain Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Planning Ahead in Generative Retrieval: Guiding Autoregressive Generation through Simultaneous Decoding
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Poisoning Decentralized Collaborative Recommender System and Its Countermeasures
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReFer: Retrieval-Enhanced Vertical Federated Recommendation for Full Set User Benefit
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reinforcement Learning-based Recommender Systems with Large Language Models for State Reward and Action Modeling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reinforcing Long-Term Performance in Recommender Systems with User-Oriented Exploration Policy
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Revisit Targeted Model Poisoning on Federated Recommendation: Optimize via Multi-objective Transport
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- SIGformer: Sign-aware Graph Transformer for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Community Search over Large-scale Graphs based on Graph Transformer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scaling Laws For Dense Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scaling Sequential Recommendation Models with Transformers
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-Improving Teacher Cultivates Better Student: Distillation Calibration for Multimodal Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- SelfGNN: Self-Supervised Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Semi-supervised Prototype Semantic Association Learning for Robust Cross-modal Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sequential Recommendation for Optimizing Both Immediate Feedback and Long-term Retention
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sequential Recommendation with Collaborative Explanation via Mutual Information Maximization
- Sequential Recommendation with Latent Relations based on Large Language Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Short Video Ordering via Position Decoding and Successor Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Simple but Effective Raw-Data Level Multimodal Fusion for Composed Image Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Steering Large Language Models for Cross-lingual Information Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TGOnline: Enhancing Temporal Graph Learning with Adaptive Online Meta-Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TRAD: Enhancing LLM Agents with Step-Wise Thought Retrieval and Aligned Decision
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Impact of Group Membership Bias on the Quality and Fairness of Exposure in Ranking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Treatment of Ties in Rank-Biased Overlap
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- To Search or to Recommend: Predicting Open-App Motivation with Neural Hawkes Process
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards a Search Engine for Machines: Unified Ranking for Multiple Retrieval-Augmented Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Transformer-based Reasoning for Learning Evolutionary Chain of Events on Temporal Knowledge Graph
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Treatment Effect Estimation for User Interest Exploration on Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- UGNCL: Uncertainty-Guided Noisy Correspondence Learning for Efficient Cross-Modal Matching
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unbiased Learning-to-Rank Needs Unconfounded Propensity Estimation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Uncontextualized significance considered dangerous
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- UniSAR: Modeling User Transition Behaviors between Search and Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Adversarial Perturbations for Vision-Language Pre-trained Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unsupervised Cross-Domain Image Retrieval with Semantic-Attended Mixture-of-Experts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unsupervised Large Language Model Alignment for Information Retrieval via Contrastive Feedback
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Untargeted Adversarial Attack on Knowledge Graph Embeddings
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Who To Align With: Feedback-Oriented Multi-Modal Alignment in Recommendation Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）