UserModeling
#RecommenderSystems#NLP#LanguageModel#CTRPrediction#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#LongSequence#WWW
Issue Date: 2025-03-27 ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation, Jianghao Lin+, arXiv23 Comment#1839のベースラインLLMでCTR予測する際の性能を向上した研究。そもそもLLMでCTR予測をする際は、ユーザのデモグラ情報とアクティビティログなどのユーザプロファイルと、ターゲットアイテムの情報でpromptingし、yes/noを出力させる。yes/noトークンのスコアに対して2次元のソフト ... #Embeddings#Pocket#NLP#EMNLP
Issue Date: 2018-01-01 Multi-View Unsupervised User Feature Embedding for Social Media-based Substance Use Prediction, Ding+, EMNLP17 #MachineLearning#DomainAdaptation#EMNLP
Issue Date: 2017-12-31 Human Centered NLP with User-Factor Adaptation, Lynn+, EMNLP17 Comment#126 Frustratingly easy domain adaptationをPersonalization用に拡張している。 Frustratingly easy domain adaptationでは、domain adaptationを行うときに、discreteなクラスに分けてfea ...
Issue Date: 2025-03-27 ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation, Jianghao Lin+, arXiv23 Comment#1839のベースラインLLMでCTR予測する際の性能を向上した研究。そもそもLLMでCTR予測をする際は、ユーザのデモグラ情報とアクティビティログなどのユーザプロファイルと、ターゲットアイテムの情報でpromptingし、yes/noを出力させる。yes/noトークンのスコアに対して2次元のソフト ... #Embeddings#Pocket#NLP#EMNLP
Issue Date: 2018-01-01 Multi-View Unsupervised User Feature Embedding for Social Media-based Substance Use Prediction, Ding+, EMNLP17 #MachineLearning#DomainAdaptation#EMNLP
Issue Date: 2017-12-31 Human Centered NLP with User-Factor Adaptation, Lynn+, EMNLP17 Comment#126 Frustratingly easy domain adaptationをPersonalization用に拡張している。 Frustratingly easy domain adaptationでは、domain adaptationを行うときに、discreteなクラスに分けてfea ...
#WWW
Issue Date: 2017-12-28 Learning User Profiles from Tagging Data and Leveraging them for Personal（ized） Information Access, Michlmayr+, WWW07, 2007.05 Commentsocial bookmarkのタグを使ってどのようにユーザモデルを作成する手法が提案されている。タグの時系列も扱っているみたいなので、参考になりそう。 ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2017-12-28 Machine Learning for User Modeling, User modeling and User-adapted Interaction, Webb+, 2001, 2001.03 Comment  ![image](https://user-images.githubuse ...