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限定条件	作者：罗辛    第一作者    出处：NEUROCOMPUTING

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	An adaptive latent factor model via particle swarm optimization 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 369, 页码: 176-184 作者:  Wang, Qingxian;  Chen, Sili;  Luo, Xin 收藏  |  浏览/下载：96/0  |  提交时间：2020/08/24 Latent factor analysis  Particle swarm optimization  High-dimensional and sparse matrix  Stochastic gradient descent  Self-adaptive model
	Elastic-net regularized latent factor analysis-based models for recommender systems 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 329, 页码: 66-74 作者:  Wang, Dexian;  Chen, Yanbin;  Guo, Junxiao;  Shi, Xiaoyu;  He, Chunlin;  Luo, Xin;  Yuan, Huaqiang Adobe PDF(1965Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：212/0  |  提交时间：2019/01/17 Big data  Recommender systems  Collaborative filtering  Latent factor analysis  Elastic-net  Regularization  Latent factor distribution
	Self-training semi-supervised classification based on density peaks of data 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 275, 页码: 180-191 作者:  Wu, Di;  Shang, Mingsheng;  Luo, Xin;  Xu, Ji;  Yan, Huyong;  Deng, Weihui;  Wang, Guoyin 收藏  |  浏览/下载：165/0  |  提交时间：2018/03/05 Density peaks  Self-training  Semi-supervised classification  Supervised learning
	Incremental Slope-one recommenders 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 272, 页码: 606-618 作者:  Wang, Qing-Xian;  Luo, Xin;  Li, Yan;  Shi, Xiao-Yu;  Gu, Liang;  Shang, Ming-Sheng 收藏  |  浏览/下载：157/0  |  提交时间：2018/03/05 Collaborative Filtering  Slope-one  Recommender System  Dynamic Datasets  Incremental Recommenders
	Effects of preprocessing and training biases in latent factor models for recommender systems 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 275, 页码: 2019-2030 作者:  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Shang, Ming-Sheng 收藏  |  浏览/下载：95/0  |  提交时间：2018/03/05
	Long-term performance of collaborative filtering based recommenders in temporally evolving systems 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2017, 卷号: 267, 页码: 635-643 作者:  Shi, Xiaoyu;  Luo, Xin;  Shang, Mingsheng;  Gu, Liang 收藏  |  浏览/下载：106/0  |  提交时间：2018/03/05 Learning system  Recommender system  One-step recommendation  Long-term effect  Temporally evolving system  Bipartite network