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中国科学院重庆绿色智能技术研究院机构知识库
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语种:英语
作者:罗辛
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Convergence Analysis of Single Latent Factor-Dependent, Nonnegative, and Multiplicative Update-Based Nonnegative Latent Factor Models
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 卷号: 32, 期号: 4, 页码: 1737-1749
作者:
Liu, Zhigang
;
Luo, Xin
;
Wang, Zidong
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提交时间:2021/05/17
Manganese
Convergence
Computational modeling
Learning systems
Analytical models
Sparse matrices
Big Data
Big data
convergence
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
latent factor (LF) analysis
learning system
neural networks
nonnegative LF (NLF) analysis
single LF-dependent nonnegative and multiplicative update (SLF-NMU)
An inherently nonnegative latent factor model for high-dimensional and sparse matrices from industrial applications
期刊论文
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 2011-2022
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
Adobe PDF(805Kb)
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提交时间:2019/06/26
Symmetric and Nonnegative Latent Factor Models for Undirected, High-Dimensional, and Sparse Networks in Industrial Applications
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2017, 卷号: 13, 期号: 6, 页码: 3098-3107
作者:
Luo, Xin
;
Sun, Jianpei
;
Wang, Zidong
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
Adobe PDF(803Kb)
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浏览/下载:436/0
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提交时间:2018/03/05
Big data application
high-dimensional, and sparse (SHiDS) matrix
nonnegative latent factor (NLF) model
symmetry
undirected HiDS network
Regularizaed extraction of non-negative latent factors from high-dimensional sparse matrices
会议论文
2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016, Budapest, Hungary, October 9, 2016 - October 12, 2016
作者:
Luo, Xin
;
Li, Shuai
;
Zhou, Mengchu
Adobe PDF(764Kb)
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提交时间:2018/03/16