A Universal Framework for Offline Serendipity Evaluation in Recommender Systems via Large Language Models

ジャーナル論文 - rm_published_papers: International Conference Proceedings

査読済み

Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management

11/2025

ファイルとリンク (4)

url

https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.17571表示

is_downloadable: True

url

https://researchmap.jp/okamoto.kazushi/research_projects/51319832表示

url

https://researchmap.jp/okamoto.kazushi/research_projects/48776452表示

url

https://researchmap.jp/okamoto.kazushi/research_projects/48224850表示

2 レコードビュー

タイトル: A Universal Framework for Offline Serendipity Evaluation in Recommender Systems via Large Language Models
作成者 – 役職なし: Kazushi OKAMOTO
出版物に関する詳細: Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management
ID: 991002622760507421
組織: The University of Electro-Communications
言語: 英語
資料タイプ: ジャーナル論文
リソースのサブタイプ: rm_published_papers: International Conference Proceedings