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限定条件	资助项目：National Natural Science Foundation of China[62002337]

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	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)