Publication

A User Centered News Recommendation System

Denis Gillet, Rania Islambouli
2021
Conference Papers

Résumé

Spending an uncontrolled quantity and quality of time on digital information sites is affecting our well-being and can lead to serious problems in the long term. In this paper, we present a sequential recommendation framework that uses deep reinforcement learning to capture the users' short and long-term interests, with a proposed use case of blending social news with recommended micro-learning informative news items that can help users derive useful outcomes out of their presence online.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/ac22b191-7857-4fc5-a4ef-c9552d150780

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

A User Centered News Recommendation System

Chattez avec Graph Search

Fusing Pre-existing Knowledge and Machine Learning for Enhanced Building Thermal Modeling and Control

Inverse design of metal-organic frameworks for direct air capture of CO2via deep reinforcement learning

Predicting the long-term collective behaviour of fish pairs with deep learning