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刘琼昕; 覃明帅;
北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心,北京100081;
北京理工大学计算机学院,北京100081;
中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室,北京100038;
推荐系统; 矩阵分解; 知识表示学习;
机译:基于归因的矩阵分解方法,用于提高协同过滤系统的精度
机译:基于高效非负矩阵分解的推荐系统协同过滤方法
机译:基于深度学习的语义匹配和简化定性方向知识表示的道路定位转换方法
机译:基于多个内核学习在协同滤波中的矩阵分解算法研究
机译:“ UH co.Lab”:基于协同设计方法论和实践,位于马诺阿的夏威夷大学的创新学习空间。
机译:结合协同进化信息的稀疏学习方法基于序列的抗原变化预测
机译:基于矩阵分解方法的协同过滤推荐算法研究
机译:基于低秩+稀疏矩阵分解的协同非视距定位。
机译:基于核非负矩阵分解和稀疏特征表示的基于字典学习的人脸识别方法和系统
机译:智能协同学习系统中基于思想集团共享策略的协同学习方法
机译:基于Web的促进协同学习的协同学习支持系统及方法
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