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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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尚明生 [5]
罗辛 [5]
吴迪 [2]
袁野 [1]
文献类型
期刊论文 [6]
发表日期
2021 [6]
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共6条,第1-6条
帮助
限定条件
发表日期:2021
资助项目:Chongqing Research Program of Technology Innovation and Application[cstc2017rgzn-zdyfX0020]
资助项目:National Natural Science Foundation of China[61772493]
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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
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浏览/下载:140/0
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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
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:218/0
  |  
提交时间:2021/08/20
Big data
deep model
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
latent factor (LF) analysis
recommender system (RS)
An Instance-Frequency-Weighted Regularization Scheme for Non-Negative Latent Factor Analysis on High-Dimensional and Sparse Data
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 6, 页码: 3522-3532
作者:
Luo, Xin
;
Wang, Zidong
;
Shang, Mingsheng
收藏
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浏览/下载:91/0
  |  
提交时间:2021/08/20
High-dimensional and sparse (HiDS) data
industrial application
instance-frequency
non-negative latent factor analysis (NLFA)
recommender system
regularization
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
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浏览/下载:163/0
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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
Latent Factor-Based Recommenders Relying on Extended Stochastic Gradient Descent Algorithms
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 2, 页码: 916-926
作者:
Luo, Xin
;
Wang, Dexian
;
Zhou, MengChu
;
Yuan, Huaqiang
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浏览/下载:76/0
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提交时间:2021/03/17
Big data
bi-linear
collaborative filtering (CF)
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
industry
latent factor (LF) analysis
missing data
recommender system
A Fast Non-Negative Latent Factor Model Based on Generalized Momentum Method
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 1, 页码: 610-620
作者:
Luo, Xin
;
Liu, Zhigang
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
;
Wang, Zidong
收藏
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浏览/下载:114/0
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提交时间:2021/03/17
Big data
high-dimensional and sparse (HiDS) matrix
latent factor (LF) analysis
missing data estimation
non-negative LF (NLF) model
recommender system