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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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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:145/0
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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
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)
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  |  
浏览/下载:212/0
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提交时间:2019/01/17
Big data
Recommender systems
Collaborative filtering
Latent factor analysis
Elastic-net
Regularization
Latent factor distribution
Wavelet Denoising Algorithm Based on NDOA Compressed Sensing for Fluorescence Image of Microarray
期刊论文
IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 13338-13346
作者:
Gan, Zhenhua
;
Zou, Fumin
;
Zeng, Nianyin
;
Xiong, Baoping
;
Liao, Lyuchao
;
Li, Han
;
Luo, Xin
;
Du, Min
Adobe PDF(5435Kb)
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浏览/下载:159/0
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提交时间:2019/03/25
Compressed sensing
wavelet denoising
DNA microarray
image filtering
NDOA
An Inherently Nonnegative Latent Factor Model for High-Dimensional and Sparse Matrices from Industrial Applications
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2018, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 2011-2022
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, MengChu
;
Li, Shuai
;
Shang, MingSheng
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浏览/下载:507/0
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提交时间:2018/07/02
Big data
high-dimensional and sparse matrix
learning algorithms
missing-data estimation
nonnegative latent factor analysis
optimization methods recommender system
Velocity-Level Control with Compliance to Acceleration-Level Constraints: A Novel Scheme for Manipulator Redundancy Resolution
期刊论文
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 卷号: 14, 期号: 3, 页码: 921-930
作者:
Zhang, Yinyan
;
Li, Shuai
;
Gui, Jie
;
Luo, Xin
Adobe PDF(1146Kb)
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浏览/下载:135/0
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提交时间:2019/06/26
An inherently nonnegative latent factor model for high-dimensional and sparse matrices from industrial applications
期刊论文
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 2011-2022
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Li, Shuai
;
Shang, Mingsheng
Adobe PDF(805Kb)
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浏览/下载:414/0
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提交时间:2019/06/26
A Novel Approach to Extracting Non-Negative Latent Factors From Non-Negative Big Sparse Matrices
期刊论文
IEEE ACCESS, 2016, 卷号: 4, 页码: 2649-2655
作者:
Luo, Xin
;
Zhou, Mengchu
;
Shang, Mingsheng
;
Li, Shuai
;
Xia, Yunni
Adobe PDF(9487Kb)
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浏览/下载:875/1
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提交时间:2018/03/15
Latent factors
non-negativity
matrix factorization
non-negative big sparse matrix
big data
recommender system
Landmark perturbation-based data augmentation for unconstrained face recognition
期刊论文
SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION, 2016, 卷号: 47, 页码: 465-475
作者:
Lv, Jiang-Jing
;
Cheng, Cheng
;
Tian, Guo-Dong
;
Zhou, Xiang-Dong
;
Zhou, Xi
Adobe PDF(2539Kb)
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浏览/下载:66/0
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提交时间:2018/03/15
Minimum-risk training for semi-Markov conditional random fields with application to handwritten Chinese/Japanese text recognition
期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2014, 卷号: 47, 期号: 5, 页码: 1904-1916
作者:
Zhou, Xiang-Dong
;
Zhang, Yan-Ming
;
Tian, Feng
;
Wang, Hong-An
;
Liu, Cheng-Lin
Adobe PDF(751Kb)
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浏览/下载:85/0
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提交时间:2018/03/15
Semi-markov Conditional Random Fields
Minimum-risk Training
Character String Recognition