为时序预测自动生成隐式Prompt NLP大模型新作 时间序列预测
今天给大家介绍一篇最新的大模型，时间序列预测工作，由康涅狄格大学发表，提出了一种将时间序列在隐空间和NLP大模型对齐，并利用隐空间prompt提升时间序列预测效果的方法，论文标题，S2IPLLM，SemanticSpaceInformedP......
基于Transformer的时间序列综述
引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域......
WWW24 文本增强实现统一跨域时间序列预测
今天给大家介绍一篇WWW2024中，由于新嘉博国立大学和香港科技大学联合发表的多模态时间序列预测模型UniTime，通过文本信息实现统一跨域时间序列预测，论文标题，UniTime，ALanguageEmpoweredUnifiedModel......
两阶段超长周期用户行为序列建模方法总结
今天这篇文章介绍的主题是推荐系统中，基于两阶段的超长周期用户兴趣建模系列工作，主要介绍业内比较有代表性的由快手发表的3篇工作，从2020年最开始的SIM首次提出的两阶段行为序列建模方法，到2022年KDD上发表的TWIN对两阶段一致性的优化......
基于LLM增强的推荐系统重排
一、结论写在前面论文来自香港城市大学、华为诺亚方舟实验室，论文标题，LLMenhancedRerankinginRecommenderSystems论文链接，https，arxiv.orgpdf2406.12433重排序是推荐系统中......
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