×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
×
登录
中文版
|
English
中国科学院重庆绿色智能技术研究院机构知识库
KMS Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
发表日期
学科领域
关键词
文献类型
出处
存缴日期
收录类别
出版者
资助项目
学科门类
学习讨论厅
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
学科分类
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
作者
尚明生 [2]
罗辛 [2]
吴迪 [1]
史晓雨 [1]
文献类型
期刊论文 [3]
发表日期
2024 [1]
2023 [1]
2022 [1]
语种
英语 [3]
出处
IEEE TRANS... [3]
资助项目
CAAIHuawei... [1]
CAS Light ... [1]
Guangdong ... [1]
National K... [1]
National K... [1]
National N... [1]
更多...
收录类别
SCI [3]
资助机构
×
知识图谱
CSpace
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共3条,第1-3条
帮助
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
作者升序
作者降序
题名升序
题名降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
发表日期升序
发表日期降序
提交时间升序
提交时间降序
Probabilistic Modeling of Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2024, 卷号: 36, 期号: 2, 页码: 795-808
作者:
Xie, Hong
;
Zhong, Mingze
;
Shi, Xiaoyu
;
Zhang, Xiaoying
;
Zhong, Jiang
;
Shang, Mingsheng
收藏
  |  
浏览/下载:5/0
  |  
提交时间:2024/04/07
Online rating system
assimilate-contrast effects
rating prediction
recommendation
Neulft: A Novel Approach to Nonlinear Canonical Polyadic Decomposition on High-Dimensional Incomplete Tensors
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2023, 卷号: 35, 期号: 6, 页码: 6148-6166
作者:
Luo, Xin
;
Wu, Hao
;
Li, Zechao
收藏
  |  
浏览/下载:12/0
  |  
提交时间:2023/12/25
Tensors
Data models
Computational modeling
Adaptation models
Training
Artificial neural networks
Neurons
Nonlinear tensor model
Big Data
high-dimensional and incomplete tensor
latent factorization of tensors
hyper-parameter adaptation
A Data-Characteristic-Aware Latent Factor Model for Web Services QoS Prediction
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2022, 卷号: 34, 期号: 6, 页码: 2525-2538
作者:
Wu, Di
;
Luo, Xin
;
Shang, Mingsheng
;
He, Yi
;
Wang, Guoyin
;
Wu, Xindong
收藏
  |  
浏览/下载:65/0
  |  
提交时间:2022/08/22
Web Service
quality-of-service
QoS
latent factor analysis
density peak
data-characteristic-aware
missing data
big data
topological neighborhood
noise data
service selection
data science