Universal Reusability in Recommender Systems: The Case for Dataset- and Task-Independent Frameworks

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Wijaya, Tri Kurniawan, Shao, Xinyang, Pontiveros, Gonzalo Fiz, D'Amico, Edoardo
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Information Retrieval Artificial Intelligence Databases Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2506.03391