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限定条件	资助项目：National Natural Science Foundation of China[91646114]    作者：尚明生    第一作者

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	Non-Negativity Constrained Missing Data Estimation for High-Dimensional and Sparse Matrices from Industrial Applications 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 卷号: 50, 期号: 5, 页码: 1844-1855 作者:  Luo, Xin;  Zhou, MengChu;  Li, Shuai;  Hu, Lun;  Shang, Mingsheng 收藏  |  浏览/下载：124/0  |  提交时间：2020/08/24 Computational modeling  Data models  Sparse matrices  Linear programming  Training  Convergence  Analytical models  Alternating-direction-method of multipliers  high-dimensional and sparse matrix  industrial application  non-negative latent factor analysis  recommender system
	A momentum-incorporated latent factorization of tensors model for temporal-aware QoS missing data prediction 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 367, 页码: 299-307 作者:  Wang, Qingxian;  Chen, Minzhi;  Shang, Mingsheng;  Luo, Xin 收藏  |  浏览/下载：447/0  |  提交时间：2019/12/03 Big Data  QoS prediction  Temporal-aware QoS prediction  Stochastic gradient descent  Latent factorization of tensors  Momentum method
	DCCR: Deep Collaborative Conjunctive Recommender for Rating Prediction 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 60186-60198 作者:  Wang, Qingxian;  Peng, Binbin;  Shi, Xiaoyu;  Shang, Tianqi;  Shang, Mingsheng Adobe PDF(4751Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：144/0  |  提交时间：2019/06/24 Recommender systems  collaborative filtering  rating prediction  denoising autoencoders  multi layered perceptron
	Incremental Slope-one recommenders 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 272, 页码: 606-618 作者:  Wang, Qing-Xian;  Luo, Xin;  Li, Yan;  Shi, Xiao-Yu;  Gu, Liang;  Shang, Ming-Sheng 收藏  |  浏览/下载：159/0  |  提交时间：2018/03/05 Collaborative Filtering  Slope-one  Recommender System  Dynamic Datasets  Incremental Recommenders
	Long-term performance of collaborative filtering based recommenders in temporally evolving systems 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2017, 卷号: 267, 页码: 635-643 作者:  Shi, Xiaoyu;  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng;  Gu, Liang 收藏  |  浏览/下载：108/0  |  提交时间：2018/03/05 Learning system  Recommender system  One-step recommendation  Long-term effect  Temporally evolving system  Bipartite network