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限定条件	资助项目：National Natural Science Foundation of China[61772493]    作者：罗辛    第一作者

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	An alpha -beta -Divergence-Generalized Recommender for Highly Accurate Predictions of Missing User Preferences 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2021, 页码: 13 作者:  Shang, Mingsheng;  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Zhou, MengChu 收藏  |  浏览/下载：55/0  |  提交时间：2022/08/22 Computational modeling  Sparse matrices  Convergence  Data models  Predictive models  Linear programming  Euclidean distance  -divergence  big data  convergence analysis  high-dimensional and sparse (HiDS) data  momentum  machine learning  missing data estimation  non-negative latent factor analysis (NLFA)  recommender system (RS)
	Elastic-net regularized latent factor analysis-based models for recommender systems 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 329, 页码: 66-74 作者:  Wang, Dexian;  Chen, Yanbin;  Guo, Junxiao;  Shi, Xiaoyu;  He, Chunlin;  Luo, Xin;  Yuan, Huaqiang Adobe PDF(1965Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：213/0  |  提交时间：2019/01/17 Big data  Recommender systems  Collaborative filtering  Latent factor analysis  Elastic-net  Regularization  Latent factor distribution