ค้นหางานวิจัย

ให้ AI แนะนำ
ซ่อนตัวกรอง | Semantic Search: ระบบเข้าใจความหมาย ไม่ต้องพิมพ์ตรงๆ
ผลการค้นหา "sequential recommendation": พบ 5 รายการ Semantic Search
เรียง:
แสดง:
ล้าง
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q4
HGT4REC: HYPERBOLIC GRAPH TRANSFORMER FOR SEQUENTIAL AND SOCIAL RECOMMENDATION
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  Suranaree Journal of Science a  |  2,834   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Sequential behaviors and social ties jointly shape user preferences; however, most prior work models them in isolation and relies on shallow fusion in Euclidean space, which struggles to capture tempo...
บทความประชุมวิชาการ
ระดับชาติ
Sentiment Analysis on the IMDB Dataset Using LSTM
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  2,199   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ (1) วิเคราะห์ความรู้สึกจากชุดข้อมูล IMDB Large Movie Review Dataset ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Long Short-Term Memory (LSTM) และ (2) เปรียบเทียบ ประสิทธิภาพการวิเค...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
GCA4Rec: Graph-Based Co-Attention Networks for Sequential and Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  IEEE Access  |  2,182   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
The integration of sequential and social recommendations using a graph-based co-attention architecture marks a significant advancement in deep learning, substantially improving recommender system perf...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  IEEE Access  |  2,720   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Sequential-social recommendation systems are essential for understanding users’ evolving interests and predicting their future behaviors. While existing methods employing bidirectional graph modeling ...
บทความประชุมวิชาการ
ระดับนานาชาติ
BiG: Bidirectional Graph Convolutional Networks for Social and Sequential Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2567  |  1,860   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Graph convolutional networks have obviously influenced recommender systems. However, we argue that previous research has limitations: 1) unidirectional approaches are not enough to explicitly capture ...