Réseaux de neurones graphiques enrichis par la connaissance pour des recommandations explicables

Réseaux de neurones graphiques enrichis par la connaissance pour des recommandations explicables

Réseaux de Neurones Graphiques Renforcés par la Connaissance pour une Recommandation Explicable Introduction Avec l’explosion exponentielle des informations en ligne, les systèmes de recommandation jouent un rôle important dans la résolution du problème de surcharge d’information. Les systèmes de recommandation traditionnels reposent généralement s...

Réseaux de mémoire graphique profonde pour le traçage de connaissances robustes à l'oubli

Réseaux de mémoire graphique profonde pour le traçage de connaissances robustes à l'oubli

Réseau de Mémoire Graphique Profonde pour le Suivi de Connaissances Robustes À l’Oubli Ces dernières années, le suivi des connaissances (Knowledge Tracing, KT) en tant que méthode importante d’apprentissage personnalisé a attiré une attention considérable. Le suivi des connaissances vise à prédire la précision des réponses des étudiants à de nouvel...

Connecter des Intégrations Basées sur les Réseaux d'Attention de Graphes Relationnels Multiplexes pour la Typisation des Entités de Graphes de Connaissance

Connexion des Embeddings Basée sur les Réseaux d’Attention Graphiques Multi-Relations pour l’Identification des Types d’Entités dans les Graphes de Connaissances Contexte de l’étude De nos jours, les graphes de connaissances (Knowledge Graphs, KGs) suscitent un intérêt croissant dans divers domaines de l’IA où ils jouent un rôle clé. Les KGs à gran...

Unifier les Grands Modèles de Langage et les Graphiques de Connaissances : Une Feuille de Route

Modèles de Langage Unifiés et Graphes de Connaissance Contexte Ces dernières années, le domaine du traitement automatique du langage naturel et de l’intelligence artificielle a vu émerger de nombreux résultats de recherche, parmi lesquels les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) tels que ChatGPT et GPT-4 se sont disting...

Stratégie de non-échantillonnage basée sur des graphes pour une recommandation améliorée par graphes de connaissances

Stratégie de non-échantillonnage basée sur des graphes pour une recommandation améliorée par graphes de connaissances

Recommandation améliorée par le graphe de connaissances sans échantillonnage basé sur le graphe Ces dernières années, les systèmes de recommandation augmentés par le graphe de connaissances (Knowledge Graph, KG), visant à résoudre le problème du démarrage à froid et l’interprétabilité des systèmes de recommandation, ont attiré beaucoup d’attention....

Réseau d'attention graphique contextualisé pour les recommandations avec un graphe de connaissances des articles

Système de recommandation basé sur le graphe de connaissances : Réseau d’Attention Contextualisé par Graphe Ces dernières années, avec la croissance exponentielle des informations et contenus en ligne, les systèmes de recommandation sont devenus de plus en plus importants dans divers scénarios tels que les sites de commerce électronique et les plat...