LLM-enhanced multimodal fusion for cross-domain sequential recommendation
Wangyu Wu, Z H Chen, Wenqiao Zhang, Siqi Song et autres
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Expert Systems with Applications
Xianglin Qiu
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Domain Adaptation and Few-Shot LearningMachine Learning and Data ClassificationTopic ModelingAdvanced Neural Network ApplicationsRecommender Systems and Techniques
Les publications récentes
Unleashing the power of optimal head in CLIP and DINO for weakly supervised semantic segmentation
Xianglin Qiu, Siyue Yu, BingFeng Zhang, Zhen Zhang et autres
gb, cn (code pays fourni par la source)
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Pattern Recognition
Contrastive prompt clustering for weakly supervised semantic segmentation
Wangyu Wu, Z H Chen, Xiaowen Ma, Xiaowen Ma et autres
gb, cn, us (code pays fourni par la source)
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Expert Systems with Applications
Bias-Resilient Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Normalizing Flows
Xianglin Qiu, Xiaoyang Wang, Zhen Zhang, Jimin Xiao
cn (code pays fourni par la source)
1 citation
Cognitive-Inspired Hierarchical Attention Fusion With Visual and Textual for Cross-Domain Sequential Recommendation
Cognitive Science Society 2025, Zhenhong Chen, Xiaowei Huang, Fei Ma et autres
Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR) predicts user behavior by leveraging historical interactions across multiple domains, focusing on modeling cross-domain preferences through intra- and inter-sequence item relationships. Inspired by human cognitive processes, we propose Hierarchical Attention Fusion of Visual and Textual Representations (HAF-VT), a …
gb, cn (code pays fourni par la source)
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