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Kurage 論文トラッカー｜生成AIと行政DX

ONCE: オープンソースおよびクローズドソースの大規模言語モデルの両方を用いてコンテンツベースの推薦を強化する

ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models

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オープンソースとクローズドソースの両方のLLMを活用することで、コンテンツベースの推薦システムの精度を向上させる手法を提案し、その有効性を検証した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載2024年3月4日　ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)
東海・関東の大学の著者Nuo Chen（早稲田大学）、Tetsuya Sakai（早稲田大学）
著者（全員）Qijiong Liu、Nuo Chen、Tetsuya Sakai、Xiao-Ming Wu
被引用124（OpenAlex）
原文https://doi.org/10.1145/3616855.3635845

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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出典：OpenAlex（CC0）、国会会議録検索システム。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせから。

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