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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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发表日期:2021
作者:吴迪
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A Latent Factor Analysis-Based Approach to Online Sparse Streaming Feature Selection
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 页码: 15
作者:
Wu, Di
;
He, Yi
;
Luo, Xin
;
Zhou, MengChu
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浏览/下载:61/0
  |  
提交时间:2022/08/22
Big data
computational intelligence
latent factor analysis (LFA)
missing data
online algorithm
online feature selection
sparse streaming feature
streaming feature
A Deep Latent Factor Model for High-Dimensional and Sparse Matrices in Recommender Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 7, 页码: 4285-4296
作者:
Wu, Di
;
Luo, Xin
;
Shang, Mingsheng
;
He, Yi
;
Wang, Guoyin
;
Zhou, MengChu
收藏
  |  
浏览/下载:238/0
  |  
提交时间:2021/08/20
Big data
deep model
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
latent factor (LF) analysis
recommender system (RS)
Algorithms of Unconstrained Non-Negative Latent Factor Analysis for Recommender Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIG DATA, 2021, 卷号: 7, 期号: 1, 页码: 227-240
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Li, Shuai
;
Wu, Di
;
Liu, Zhigang
;
Shang, Mingsheng
收藏
  |  
浏览/下载:163/0
  |  
提交时间:2021/05/17
Data models
Training
Sparse matrices
Recommender systems
Computational modeling
Big Data
Scalability
Non-negative latent factor analysis
non-negativity
latent factor analysis
unconstrained optimization
high-dimensional and sparse matrix
collaborative filtering
recommender system
big data