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A Kalman-Filter-Incorporated Latent Factor Analysis Model for Temporally Dynamic Sparse Data 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2022, 页码: 14
作者:  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng;  Wang, Zidong
收藏  |  浏览/下载：65/0  |  提交时间：2022/08/22
Quality of service  Data models  Kalman filters  Estimation  Computational modeling  Web services  Heuristic algorithms  Alternating least squares (ALSs)  computational intelligence  data science  dynamic latent factor analysis (LFA)  dynamics  intelligent computing  Kalman filter  temporal pattern  Web service  
A Multilayered-and-Randomized Latent Factor Model for High-Dimensional and Sparse Matrices 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIG DATA, 2022, 卷号: 8, 期号: 3, 页码: 784-794
作者:  Yuan, Ye;  He, Qiang;  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng
收藏  |  浏览/下载：75/0  |  提交时间：2022/08/22
Computational modeling  Sparse matrices  Big Data  Data models  Stochastic processes  Training  Software algorithms  Big data  latent factor analysis  generally multilayered structure  deep forest  multilayered extreme learning machine  randomized-learning  high-dimensional and sparse matrix  stochastic gradient descent  randomized model  
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)  
一种视频数据线性偏差主特征提取装置和方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: 2017108954420, 申请日期: 2017-09-28,
发明人:  袁野;  李超华;  罗辛;  尚明生;  吴迪
Adobe PDF(1028Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：283/0  |  提交时间：2021/02/24
一种视频数据多维非负隐特征的提取装置和方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: 201710930280X, 申请日期: 2017-10-09,
发明人:  袁野;  罗辛;  尚明生;  吴迪
Adobe PDF(1224Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：245/0  |  提交时间：2021/02/24
randomizedlatentfactormodelforhighdimensionalandsparsematricesfromindustrialapplications 期刊论文
自动化学报英文版, 2019, 卷号: 000, 期号: 001, 页码: 131
作者:  Mingsheng Shang;  Xin Luo;  Zhigang Liu;  Jia Chen;  Ye Yuan;  MengChu Zhou
收藏  |  浏览/下载：110/0  |  提交时间：2019/12/03
A Highly Accurate Framework for Self-Labeled Semisupervised Classification in Industrial Applications 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2018, 卷号: 14, 期号: 3, 页码: 909-920
作者:  Wu, Di;  Luo, Xin;  Wang, Guoyin;  Shang, Mingsheng;  Yuan, Ye;  Yan, Huyong
收藏  |  浏览/下载：213/0  |  提交时间：2018/06/04
Differential evolution (DE)  general framework  industrial application  positioning optimization  self-labeled  semi-supervised classification (SSC)  
Effects of preprocessing and training biases in latent factor models for recommender systems 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 275, 页码: 2019-2030
作者:  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Shang, Ming-Sheng
收藏  |  浏览/下载：97/0  |  提交时间：2018/03/05
Effect of linear biases in latent factor models on high-dimensional and sparse matrices from recommender systems 会议论文
14th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, ICNSC 2017, Calabria, Italy, May 16, 2017 - May 18, 2017
作者:  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Shang, Ming-Sheng;  Cai, Xin-Yi
Adobe PDF(717Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：112/0  |  提交时间：2018/03/16
Performance of latent factor models with extended linear biases 期刊论文
Knowledge-Based Systems, 2017, 卷号: 123, 页码: 128-136
作者:  Chen, Jia;  Luo, Xin;  Yuan, Ye;  Shang, Mingsheng;  Ming, Zhong;  Xiong, Zhang
Adobe PDF(2755Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：97/0  |  提交时间：2018/03/16