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【2h】

Personalized Item Ranking from Implicit User Feedback: A Heterogeneous Information Network Approach

机译：个性化项目从隐式用户反馈中排名：异构信息网络方法

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作者
Mukul Gupta; Pradeep Kumar; Bharat Bhasker;
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年度 2017
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1. Personalized Item Ranking from Implicit User Feedback: A Heterogeneous Information Network Approach [J] . Gupta Mukul Pacific Asia journal of the Association for Information Systems . 2017,第2期

机译：隐式用户反馈的个性化商品排名：一种异构信息网络方法
2. Factored Item Similarity and Bayesian Personalized Ranking for Recommendation with Implicit Feedback [J] . Zhao Qinghua, Zhang Yihao, Ma Jianfen, Arabian Journal for Science and Engineering . 2019,第4期

机译：带隐式反馈的推荐因素分解项目相似度和贝叶斯个性化排名
3. Factored Item Similarity and Bayesian Personalized Ranking for Recommendation with Implicit Feedback [J] . Zhao Qinghua, Zhang Yihao, Ma Jianfen, Arabian Journal for Science and Engineering . 2019,第4期

机译：因子商品相似性和贝叶斯个性化排名，用于隐含反馈的建议
4. RSS Item Ranking Based on Implicit Feedback [C] . Sen Liu, Xiaohong Jiang, Chaolun Xia International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery . 2010

机译：RSS项目排名基于隐式反馈
5. Learning to Search and Recommend from Users Implicit Feedback [D] . Zhao, Tong. 2018

机译：学会从用户隐式反馈中搜索和推荐
6. Enhancing Personalized Ads Using Interest Category Classification of SNS Users Based on Deep Neural Networks [O] . Taekeun Hong, Jin-A Choi, Kiho Lim, 2021

机译：使用基于深神经网络的SNS用户的兴趣类别分类增强个性化广告
7. Recommendation in Heterogeneous Information Networks with Implicit User Feedback ∗ [O] . Xiao Yu, Xiang Ren, Yizhou Sun, 2013

机译：具有隐式用户反馈的异构信息网络中的建议*

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