باحثون هيلدشيم يفوزون بسعر تكنولوجيا الويب المرموق!

باحثون هيلدشيم يفوزون بسعر تكنولوجيا الويب المرموق!

Sydney, Australien - يوم الخميس ، 12 يونيو 2025 ، حصل مؤتمر الويب الدولي العالمي في سيدني ، أستراليا ، على جائزة جامعة هيلدشيم جائزة Seoul Time of Time. تم تكريم الفائزين ، بمن فيهم البروفيسور الدكتور الدكتور لارس شميدت ثيمي وطلاب الدكتوراه السابقين الدكتور ستيفن ريندل والدكتور كريستوف فروودنثالر لبحثهم الرائد في مجال أنظمة التوصية المتسلسلة. لقد حقق عملك أكثر من 2900 اقتباس منذ عام 2010 ، مما يؤكد الأهمية الدولية لنتائجك. منحت هذه الجائزة من قبل لجنة المؤتمرات العالمية العالمية على شبكة الإنترنت وجمعية آلات الحوسبة (ACM) منذ عام 2014 ، والهدف من ذلك هو شبكة المعلمين والباحثين وتعزيز الحوار وكذلك التعلم مدى الحياة.

يتناول بحث علماء Hildesheim نمذجة تأثيرات تسلسل السلسلة والخصائص الكامنة للمستخدمين والعناصر. على وجه الخصوص ، يتم التأكيد على استخدام نتائجها في مجالات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا. ميزة خاصة لدراستك هي استخدام البيانات من صندوق ثالث -بالتعاون مع سلسلة صيدلية Rossmann.

الابتكارات في أنظمة التوصية

يهدف البحث عن Schmidt-Itieme وفريقه إلى تحسين أنظمة التوصيات الحالية. غالبًا ما تركز الأساليب التقليدية على التنبؤ بمقال واحد. في دراستها ، من ناحية أخرى ، ينصب التركيز على ما يسمى بتوصيات أفضل K. هذا يعني أنه يتم التنبؤ بالعديد من العناصر في نفس الوقت الذي يمكن للمستخدمين التفاعل معه. التحدي هنا هو تطوير نماذج لا تنشئ عنصرًا واحدًا فحسب ، بل أيضًا قائمة بالمقالات المصنفة.

النهج الذي تم استخدامه هو تعديل النماذج الحالية لتمكين التنبؤات المتعددة. على سبيل المثال ، يتم استخدام نموذج GPT-2 ، والذي تم تدريبه خصيصًا في تسلسل المستخدم للتنبؤ بالعنصر التالي. يأخذ جيل خطوة بخطوة في الاعتبار المقالات الموصى بها بالفعل وينتج استراتيجيات جيل مبتكرة مثل فك التشفير الجشع والبحث عن الشعاع وإسقاط التناغم ، إلى جانب طرق جديدة مثل الترتيب العودية.

القياس ونتائج البحث

استند التحقق من صحة هذه الأساليب إلى سجلات البيانات المختلفة ، بما في ذلك MO العديد من 20M و YELP. ضمنت التجارب التي أجريت أن المستخدمين فقط تم استخدامهم للتحليل مع تفاعلات كافية. تم استخدام NDCG ، استدعاء ومتوسط ​​الدقة المتوسط ​​كمقاييس قياسية لتقييم أداء أنظمة التوصية.

تبين النتائج أن استراتيجيات توليد المؤلف -توفر مزايا كبيرة في جودة التنبؤات الطويلة المدى. على وجه الخصوص ، أثبتت استراتيجية تجميع الأهمية أنها طريقة متفوقة مقارنة بالمناهج التقليدية. على الرغم من أن توليد العديد من التسلسلات يؤدي إلى تكاليف حوسبة إضافية ، إلا أن هذه العملية يمكن موازية من أجل إدارة الكمون وزيادة جودة التوصيات.