ค้นหางานวิจัย

ให้ AI แนะนำ
ค้นหาขั้นสูง | Semantic Search: ระบบเข้าใจความหมาย ไม่ต้องพิมพ์ตรงๆ
ผลการค้นหา "transformer": พบ 5 รายการ Semantic Search
เรียง:
แสดง:
ล้าง
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
GCTMR: Graph Contrastive Transformer for Multibehavior Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  IEEE Access  |  526   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Multibehavior recommendation aims to leverage diverse user interaction types—such as views, clicks, and purchases—to better understand user intent and enhance recommendation accuracy. However, effecti...
บทความประชุมวิชาการ
ระดับนานาชาติ
GraphBERT4FakeNews: Graph-aware Bidirectional Transformer Learning for English Fake News Detection
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  590   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
The rapid dissemination of fake news through online news platforms and social media has become a major challenge, significantly influencing public opinion, political decision-making, and social stabil...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q4
HGT4REC: HYPERBOLIC GRAPH TRANSFORMER FOR SEQUENTIAL AND SOCIAL RECOMMENDATION
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  Suranaree Journal of Science a  |  552   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
ระดับนานาชาติ
BERTGRU4Sentiment: Bidirectional Encoder Representations from Transformers with Gated Recurrent Unit
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  7   3  |  คณะบริหารธุรกิจ
This study proposes BERTGRU4Sentiment, a deep learning model that combines fine-tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with a Gated Recurrent Unit (GRU) for multilingual ...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  IEEE Access  |  563   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 ...