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限定条件	作者：罗辛    第一作者

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	Adaptively-Accelerated Parallel Stochastic Gradient Descent for High-Dimensional and Incomplete Data Representation Learning 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON BIG DATA, 2024, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 92-107 作者:  Qin, Wen;  Luo, Xin;  Zhou, Mengchu 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2024/05/06 Parallel algorithm  industrial application  latent feature analysis  high-dimensional and incomplete data  stochastic gradient descent  parallelization shared-memory  data science
	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：147/0  |  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
	Manipulability Optimization of Redundant Manipulators Using Dynamic Neural Networks 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 2017, 卷号: 64, 期号: 6, 页码: 4710-4720 作者:  Jin, Long;  Li, Shuai;  Hung Manh La;  Luo, Xin Adobe PDF(903Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3205/2  |  提交时间：2018/03/05 Dynamic neural network  kinematic control  manipulability optimization  redundancy resolution
	Efficient extraction of non-negative latent factors from high-dimensional and sparse matrices in industrial applications 会议论文 16th IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2016, Barcelona, Catalonia, Spain, December 12, 2016 - December 15, 2016 作者:  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng;  Li, Shuai 收藏  |  浏览/下载：56/0  |  提交时间：2018/03/16