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	Hierarchical Particle Swarm Optimization-incorporated Latent Factor Analysis for Large-Scale Incomplete Matrices 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON BIG DATA, 2022, 卷号: 8, 期号: 6, 页码: 1524-1536 作者:  Chen, Jia;  Luo, Xin;  Zhou, Mengchu 收藏  |  浏览/下载：66/0  |  提交时间：2022/12/26 Adaptation models  Optimization  Convergence  Computational modeling  Sparse matrices  Particle swarm optimization  Big Data  Big data  latent factor analysis  particle swarm optimization  high-dimensional and sparse matrix  large-scale incomplete data  missing data estimation  industrial application
	Generalized Nesterov's Acceleration-Incorporated, Non-Negative and Adaptive Latent Factor Analysis 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON SERVICES COMPUTING, 2022, 卷号: 15, 期号: 5, 页码: 2809-2823 作者:  Luo, Xin;  Zhou, Yue;  Liu, Zhigang;  Hu, Lun;  Zhou, MengChu 收藏  |  浏览/下载：84/0  |  提交时间：2022/12/26 Computational modeling  Acceleration  Sparse matrices  Adaptation models  Training  Data models  Convergence  Services computing  service application  big data  latent factor analysis  non-negative latent factor model  high-dimensional and sparse matrix  recommender system  missing data
	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：130/0  |  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
	Efficient and High-quality Recommendations via Momentum-incorporated Parallel Stochastic Gradient Descent-Based Learning 期刊论文 IEEE-CAA JOURNAL OF AUTOMATICA SINICA, 2021, 卷号: 8, 期号: 2, 页码: 402-411 作者:  Luo, Xin;  Qin, Wen;  Dong, Ani;  Sedraoui, Khaled;  Zhou, MengChu 收藏  |  浏览/下载：106/0  |  提交时间：2021/03/17 Big data  industrial application  industrial data  latent factor analysis  machine learning  parallel algorithm  recommender system (RS)  stochastic gradient descent (SGD)