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限定条件	资助项目：Pioneer Hundred Talents Program of Chinese Academy of Sciences    作者：尚明生    第一作者

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	A Data-Characteristic-Aware Latent Factor Model for Web Services QoS Prediction 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2022, 卷号: 34, 期号: 6, 页码: 2525-2538 作者:  Wu, Di;  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng;  He, Yi;  Wang, Guoyin;  Wu, Xindong 收藏  |  浏览/下载：67/0  |  提交时间：2022/08/22 Web Service  quality-of-service  QoS  latent factor analysis  density peak  data-characteristic-aware  missing data  big data  topological neighborhood  noise data  service selection  data science
	An L-1-and-L-2-Norm-Oriented Latent Factor Model for Recommender Systems 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 14 作者:  Wu, Di;  Shang, Mingsheng;  Luo, Xin;  Wang, Zidong 收藏  |  浏览/下载：42/0  |  提交时间：2022/08/22 High-dimensional and sparse (HiDS) matrix  latent factor (LF) analysis  L-1 norm  L-2 norm  recommender system (RS)
	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)
	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