WI
GRAPH-BASED KNOWLEDGE TRACING: MODELING STUDENT PROFICIENCY USING GRAPH NEURAL NETWORK, Nakagawa+, Tokyo University, WI'19
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#NeuralNetwork #GraphConvolutionalNetwork #Education #EducationalDataMining #KnowledgeTracing Issue Date: 2021-07-08 Comment
graph neural networkでKnoelwdge Tracingした論文。各conceptのproficiencyの可視化までしっかりやってそう。
[Paper Note] Generating Personalized Snippets for Web Page Recommender Systems, Akihiko+, WI-IAT'14
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#PersonalizedDocumentSummarization #RecommenderSystems #NLP #Snippets #Explanation #PersonalizedGeneration #Personalization Issue Date: 2025-11-27 Comment
ジャーナル（日本語）: https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/31/5/31_C-G41/_article/-char/en
[Paper Note] Generating Personalized Summaries Using Publicly Available Web Documents, Kumar+, WI-IAT'08, 2008.12
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#PersonalizedDocumentSummarization #DocumentSummarization #NLP #Personalization #One-Line Notes Issue Date: 2017-12-28 Comment
評価
5人の研究者による人手評価。
25種類の異なるトピックが選択され、各トピックには5-10の記事が紐づいている。
generic,personalizedな要約を提示しrelevanceを判定してもらった。具体的には、informativenessを5段階評価。
データ非公開、ニュース記事を使ったとしか記述されておらず再現不可
[Paper Note] Improving Recommendation Novelty Based on Topic Taxonomy, Weng et al., WI-IAT Workshops'07, 2007.11
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#RecommenderSystems #Novelty #Workshop #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-28 Comment
・評価をしていない
・通常のItem-based collaborative filteringの結果に加えて，taxonomyのassociation rule mining (あるtaxonomy t1に興味がある人が，t2にも興味がある確率を獲得する)を行い，このassociation rule miningの結果をCFと組み合わせて，noveltyのある推薦をしようという話（従来のHybrid Recommender Systemsでは，contents-basedの手法を使うときはitem content similarityを使うことが多い．まあこれはよくあるcontents-basedなアプローチだろう）．
・documentの中のどの部分がnovelなのかとかを同定しているわけではない．taxonomyの観点からnovelだということ．