Indo-US Research Collaboration: A Scientometric Analysis of Trends and Impact (1990-2020)
While Indo-US research collaboration volume has increased, its relative share in India's total international collaborations has declined, though it remains highly impactful and rewarding for India in terms of citations.
GOT4Rec: 순차적 추천을 위한 사고 그래프 활용 방법론
대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 활용하여 사용자의 단기적 관심사, 장기적 관심사, 협업적 관심사를 통합하는 GOT4Rec 순차적 추천 방법을 제안한다.
GOT4Rec: Using "Graph of Thoughts" and LLMs for Improved Sequential Recommendations
GOT4Rec leverages the "Graph of Thoughts" (GoT) prompting strategy within Large Language Models (LLMs) to significantly improve sequential recommendation accuracy by effectively capturing and integrating short-term, long-term, and collaborative user preferences.
オープンアクセスは学際的な引用を促進するか？：オープンアクセス論文の引用優位性の分解分析
オープンアクセスは、多くの学術分野において、分野を超えた論文引用を促進する効果がある。
Determining the Covering Radius of Generalized Zetterberg Codes in Odd Characteristic
This research paper solves the open problem of determining the covering radius for all generalized Zetterberg codes in odd characteristic, finding it to be at most 3 and often 2, with implications for quasi-perfect codes.
The Impact of Investor Sentiment on Asset Pricing Models: A Comprehensive Review of Empirical Studies (2000-2021)
While numerous studies suggest that investor sentiment can impact asset pricing models, the evidence remains inconclusive due to methodological inconsistencies and the complex interplay of variables.
大規模オンライン広告配信システムにおけるスケーリング則：費用対効果に基づくモデル設計とリソース配分への応用
オンライン広告配信システムにおいて、機械学習モデルの計算量と収益の関係性を示すスケーリング則を特定し、費用対効果を考慮したモデル設計とリソース配分に活用できる。
情報検索システムにおけるバイアスと公平性：文章スタイルの影響に関する調査
最新の汎用テキスト埋め込みモデルを用いた情報検索システムは、特定の文章スタイルを好み、他のスタイルを軽視する傾向があり、情報アクセスにおける公平性に課題がある。
テキスト-分子検索のための最適輸送ベースの複数粒度アラインメントの探求
本稿では、テキスト記述と分子構造の複数レベルでのアラインメントを実現する、最適輸送ベースの複数粒度アラインメントモデル（ORMA）を提案し、テキスト-分子検索における高精度な検索を実現する。
A New Method for Approximating the Nonanticipative Rate-Distortion Function for Markov Sources Using Finite-Horizon Dynamic Programming
This paper proposes a novel dynamic alternating minimization algorithm to approximate the nonanticipative rate-distortion function (NRDF) for discrete Markov sources with single-letter distortion, offering a computationally efficient solution for delay-sensitive lossy compression.
