A systematic literature review of recent advances on context-aware recommender systems

P Mateos, A Bellogín - Artificial Intelligence Review, 2025 - Springer
Recommender systems are software mechanisms whose usage is to offer suggestions for
different types of entities like products, services, or contacts that could be useful or …

How to learn item representation for cold-start multimedia recommendation?

X Du, X Wang, X He, Z Li, J Tang, TS Chua - Proceedings of the 28th …, 2020 - dl.acm.org
The ability of recommending cold items (that have no behavior history) is a core strength of
multimedia recommendation compared with behavior-only collaborative filtering. To learn …

[PDF][PDF] Дисертація-«Методи та засоби забезпечення безпечного розпізнавання та параметризації результатів обробки голосової інформації»

ЄА Іосіфов - 2024 - elibrary.kubg.edu.ua
Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 125 Кібербезпека.–
Київський столичний університет імені Бориса Грінченка, МОН України, Київ, 2024 …

Techniques and components for natural language processing

O Iosifova, I Iosifov, O Rolik - Адаптивні системи автоматичного …, 2020 - asac.kpi.ua
A dramatic change in the abilities of language models to provide state of the art accuracy in
a number of Natural Language Processing tasks is currently observed. These improvements …

Relaxed N-Pairs Loss for Context-Aware Recommendations of Television Content

MS Kristoffersen, SE Shepstone, ZH Tan - arxiv preprint arxiv:2002.01554, 2020 - arxiv.org
This paper studies context-aware recommendations in the television domain by proposing a
deep learning-based method for learning joint context-content embeddings (JCCE). The …