Buchumschlag

Preference-based learning for news headline recommendation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bouras, Alexandre, Durand, Audrey, Khoury, Richard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Rethinking negative sampling in content-based news recommendation
von: Rebelo, Miguel Ângelo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving cold start in news recommendations: a RippleNet-based system for large scale media outlet
von: Radziszewski, Karol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interact2Vec -- An efficient neural network-based model for simultaneously learning users and items embeddings in recommender systems
von: Pires, Pedro R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient user history modeling with amortized inference for deep learning recommendation models
von: Hertel, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On conceptualisation and an overview of learning path recommender systems in e-learning
von: Fuster-López, A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

ITEM: Improving Training and Evaluation of Message-Passing based GNNs for top-k recommendation
von: Karmim, Yannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measuring the stability and plasticity of recommender systems
von: Lavoura, Maria João, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do small language models generate realistic variable-quality fake news headlines?
von: McCutcheon, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A multi-theoretical kernel-based approach to social network-based recommendation
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multiview graph dual-attention deep learning and contrastive learning for multi-criteria recommender systems
von: Forouzandeh, Saman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EfficientRec an unlimited user-item scale recommendation system based on clustering and users interaction embedding profile
von: Quan, Vu Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model-agnostic post-hoc explainability for recommender systems
von: Arévalo, Irina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Affective Music Recommendation: A Rollout-Based World Model for Offline Preference Optimization
von: Chan, Audrey, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LSTM Recurrent Neural Networks for Cybersecurity Named Entity Recognition
von: Gasmi, Houssem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A cross-domain recommender system using deep coupled autoencoders
von: Gkillas, Alexandros, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Post-fusion monolithic hybrid recommender system for suggesting relevant movies to users
von: Rezapour, Mahdi
Veröffentlicht: (2024)

Price-guided user attention in large-scale E-commerce group recommendation
von: Shi, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing the conformal predictability of context-aware recommendation systems by using Deep Autoencoders
von: Zammali, Saloua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RAIE: Region-Aware Incremental Preference Editing with LoRA for LLM-based Recommendation
von: Zeng, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RE-RecSys: An End-to-End system for recommending properties in Real-Estate domain
von: C, Venkatesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GotFunding: A grant recommendation system based on scientific articles
von: Zeng, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Text2Playlist: Generating Personalized Playlists from Text on Deezer
von: Delcluze, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Graph Convolutional Networks with Transformer Layer in social-based items recommendation
von: Hoang, Thi Linh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Listwise Preference Alignment Optimization for Tail Item Recommendation
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A semantic-based deep learning approach for mathematical expression retrieval
von: Perepu, Pavan Kumar
Veröffentlicht: (2025)

Embedding the Teacher: Distilling vLLM Preferences for Scalable Image Retrieval
von: He, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compositions of Variant Experts for Integrating Short-Term and Long-Term Preferences
von: Do, Jaime Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preference and Concurrence Aware Bayesian Graph Neural Networks for Recommender Systems
von: Gu, Hongjian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Exploiting Preferences in Loss Functions for Sequential Recommendation via Weak Transitivity
von: Chung, Hyunsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Agnostic to Specific: Latent Preference Diffusion for Multi-Behavior Sequential Recommendation
von: Yang, Ruochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Content filtering methods for music recommendation: A review
von: Zeng, Terence, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum contextual bandits and recommender systems for quantum data
von: Brahmachari, Shrigyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pairwise and Attribute-Aware Decision Tree-Based Preference Elicitation for Cold-Start Recommendation
von: Gharahighehi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Minimizing Live Experiments in Recommender Systems: User Simulation to Evaluate Preference Elicitation Policies
von: Hsu, Chih-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Makes LLMs Effective Sequential Recommenders? A Study on Preference Intensity and Temporal Context
von: Ouyang, Zhongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MDAP: A Multi-view Disentangled and Adaptive Preference Learning Framework for Cross-Domain Recommendation
von: Tong, Junxiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Randomized algorithms for precise measurement of differentially-private, personalized recommendations
von: Laro, Allegra, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fine-grained large-scale content recommendations for MSX sellers
von: Singh, Manpreet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Recommending Composite Items Using Multi-Level Preference Information: A Joint Interaction Modeling Approach
von: Bi, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modeling User Preferences as Distributions for Optimal Transport-Based Cross-Domain Recommendation under Non-Overlapping Settings
von: Xiao, Ziyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)