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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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2021 [4]
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发表日期:2021
资助项目:National Natural Science Foundation of China[61772493]
资助项目:National Natural Science Foundation of China[62002337]
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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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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
An L-1-and-L-2-Norm-Oriented Latent Factor Model for Recommender Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 14
作者:
Wu, Di
;
Shang, Mingsheng
;
Luo, Xin
;
Wang, Zidong
收藏
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浏览/下载:52/0
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提交时间:2022/08/22
High-dimensional and sparse (HiDS) matrix
latent factor (LF) analysis
L-1 norm
L-2 norm
recommender system (RS)
Robust Latent Factor Analysis for Precise Representation of High-Dimensional and Sparse Data
期刊论文
IEEE-CAA JOURNAL OF AUTOMATICA SINICA, 2021, 卷号: 8, 期号: 4, 页码: 796-805
作者:
Wu, Di
;
Luo, Xin
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浏览/下载:94/0
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提交时间:2021/05/17
High-dimensional and sparse matrix
L-1-norm
L-2-norm
latent factor model
recommender system
smooth L-1-norm
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
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浏览/下载:70/0
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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)