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中国科学院重庆绿色智能技术研究院机构知识库
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语种:英语
作者:尚明生
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Joint hyperbolic and Euclidean geometry contrastive graph neural networks
期刊论文
INFORMATION SCIENCES, 2022, 卷号: 609, 页码: 799-815
作者:
Xu, Xiaoyu
;
Pang, Guansong
;
Wu, Di
;
Shang, Mingsheng
收藏
  |  
浏览/下载:107/0
  |  
提交时间:2022/10/14
Graph neural networks
Hyperbolic embedding
Contrastive learning
Graph representation learning
Non-Negative Latent Factor Model Based on beta-Divergence for Recommender Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 8, 页码: 4612-4623
作者:
Xin, Luo
;
Yuan, Ye
;
Zhou, MengChu
;
Liu, Zhigang
;
Shang, Mingsheng
收藏
  |  
浏览/下载:138/0
  |  
提交时间:2021/08/20
beta-divergence
big data
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
industrial application
learning algorithm
non-negative latent factor (NLF) analysis
recommender system
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:67/0
  |  
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)
An inherently nonnegative latent factor model for high-dimensional and sparse matrices from industrial applications
期刊论文
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 2011-2022
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
Adobe PDF(805Kb)
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  |  
浏览/下载:426/0
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提交时间:2019/06/26
Symmetric and Nonnegative Latent Factor Models for Undirected, High-Dimensional, and Sparse Networks in Industrial Applications
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2017, 卷号: 13, 期号: 6, 页码: 3098-3107
作者:
Luo, Xin
;
Sun, Jianpei
;
Wang, Zidong
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
Adobe PDF(803Kb)
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浏览/下载:436/0
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提交时间:2018/03/05
Big data application
high-dimensional, and sparse (SHiDS) matrix
nonnegative latent factor (NLF) model
symmetry
undirected HiDS network
Empirical analysis of collaborative filtering-based recommenders in temporally evolving 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:
Shi, Xiao-Yu
;
Luo, Xin
;
Shang, Ming-Sheng
;
Cai, Xin-Yi
Adobe PDF(752Kb)
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浏览/下载:112/0
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提交时间:2018/03/16
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)
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浏览/下载:118/0
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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)
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浏览/下载:107/0
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提交时间:2018/03/16
A Novel Approach to Extracting Non-Negative Latent Factors From Non-Negative Big Sparse Matrices
期刊论文
IEEE ACCESS, 2016, 卷号: 4, 页码: 2649-2655
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Shang, Mingsheng
;
Li, Shuai
;
Xia, Yunni
Adobe PDF(9487Kb)
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浏览/下载:937/1
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提交时间:2018/03/15
Latent factors
non-negativity
matrix factorization
non-negative big sparse matrix
big data
recommender system