Zeitschriftenartikel zum Thema „Large Scale Recommendation“
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Laddha, Abhishek, Mohamed Hanoosh, Debdoot Mukherjee, Parth Patwa und Ankur Narang. „Large Scale Multilingual Sticker Recommendation In Messaging Apps“. AI Magazine 42, Nr. 4 (12.01.2022): 16–28. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v42i4.15098.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Wang, Yongluan Zhou, Jianping Li und Muhammad Hammad Memon. „LsRec: Large-scale social recommendation with online update“. Expert Systems with Applications 162 (Dezember 2020): 113739. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113739.
Der volle Inhalt der QuelleSakhi, Otmane, David Rohde und Alexandre Gilotte. „Fast Offline Policy Optimization for Large Scale Recommendation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 9686–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26158.
Der volle Inhalt der QuelleLaddha, Abhishek, Mohamed Hanoosh, Debdoot Mukherjee, Parth Patwa und Ankur Narang. „Large Scale Multilingual Sticker Recommendation In Messaging Apps“. AI Magazine 42, Nr. 4 (18.01.2022): 16–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.12023.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yang, Cheng Lyu, Zhiyuan Liu und Jinde Cao. „Exploring a large-scale multi-modal transportation recommendation system“. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 126 (Mai 2021): 103070. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2021.103070.
Der volle Inhalt der QuelleE, HaiHong, JianFeng WANG, MeiNa SONG, Qiang BI und YingYi LIU. „Incremental weighted bipartite algorithm for large-scale recommendation systems“. TURKISH JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING & COMPUTER SCIENCES 24 (2016): 448–63. http://dx.doi.org/10.3906/elk-1307-91.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Haokun, Xinyi Dai, Han Cai, Weinan Zhang, Xuejian Wang, Ruiming Tang, Yuzhou Zhang und Yong Yu. „Large-Scale Interactive Recommendation with Tree-Structured Policy Gradient“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 3312–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33013312.
Der volle Inhalt der QuelleHASHIMOTO, T. „Recommendation for Large Scale Intervention Study on Industrial Population“. Sangyo Igaku 34, Nr. 4 (1992): 309. http://dx.doi.org/10.1539/joh1959.34.309.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Muhammad Usman Shahid, Osman Khalid, Ying Huang, Rajiv Ranjan, Fan Zhang, Junwei Cao, Bharadwaj Veeravalli, Samee U. Khan, Keqin Li und Albert Y. Zomaya. „MacroServ: A Route Recommendation Service for Large-Scale Evacuations“. IEEE Transactions on Services Computing 10, Nr. 4 (01.07.2017): 589–602. http://dx.doi.org/10.1109/tsc.2015.2497241.
Der volle Inhalt der QuelleBathla, Gourav, Himanshu Aggarwal und Rinkle Rani. „Scalable Recommendation Using Large Scale Graph Partitioning With Pregel and Giraph“. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 14, Nr. 4 (Oktober 2020): 42–61. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2020100103.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Ruzhi, Shuaiqiang Wang, Xuwei Zheng und Yinong Chen. „Distributed collaborative filtering with singular ratings for large scale recommendation“. Journal of Systems and Software 95 (September 2014): 231–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.jss.2014.04.045.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Long, Kai Lin, Mohammad Mehedi Hassan, Atif Alamri und Abdulhameed Alelaiwi. „CFSF: On Cloud-Based Recommendation for Large-Scale E-commerce“. Mobile Networks and Applications 20, Nr. 3 (30.01.2015): 380–90. http://dx.doi.org/10.1007/s11036-014-0560-5.
Der volle Inhalt der QuelleSchall, Daniel. „Who to follow recommendation in large-scale online development communities“. Information and Software Technology 56, Nr. 12 (Dezember 2014): 1543–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof.2013.12.003.
Der volle Inhalt der QuelleSang Hyun Choi, Young-Seon Jeong und Myong K. Jeong. „A Hybrid Recommendation Method with Reduced Data for Large-Scale Application“. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) 40, Nr. 5 (September 2010): 557–66. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcc.2010.2046036.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Yue, Guoqing Chen und Qiang Wei. „Finding users preferences from large-scale online reviews for personalized recommendation“. Electronic Commerce Research 17, Nr. 1 (08.10.2016): 3–29. http://dx.doi.org/10.1007/s10660-016-9240-9.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Lijuan, und Liping Jiang. „Eliminating bias: enhancing children’s book recommendation using a hybrid model of graph convolutional networks and neural matrix factorization“. PeerJ Computer Science 10 (29.02.2024): e1858. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1858.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Juan. „Personalized Music Recommendation Algorithm Based on Spark Platform“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (17.02.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7157075.
Der volle Inhalt der QuelleShin, Kyuyong, Hanock Kwak, Su Young Kim, Max Nihlén Ramström, Jisu Jeong, Jung-Woo Ha und Kyung-Min Kim. „Scaling Law for Recommendation Models: Towards General-Purpose User Representations“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 4 (26.06.2023): 4596–604. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25582.
Der volle Inhalt der QuelleNoei, Ehsan, Tsahi Hayat, Jessica Perrie, Recep Çolak, Yanqi Hao, Shankar Vembu, Kelly Lyons und Sam Molyneux. „A qualitative study of large-scale recommendation algorithms for biomedical knowledge bases“. International Journal on Digital Libraries 22, Nr. 2 (19.04.2021): 197–215. http://dx.doi.org/10.1007/s00799-021-00300-3.
Der volle Inhalt der QuelleKanavos, Andreas, Stavros Iakovou, Spyros Sioutas und Vassilis Tampakas. „Large Scale Product Recommendation of Supermarket Ware Based on Customer Behaviour Analysis“. Big Data and Cognitive Computing 2, Nr. 2 (09.05.2018): 11. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc2020011.
Der volle Inhalt der QuelleJianping Fan, D. A. Keim, Yuli Gao, Hangzai Luo und Zongmin Li. „JustClick: Personalized Image Recommendation via Exploratory Search From Large-Scale Flickr Images“. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 19, Nr. 2 (Februar 2009): 273–88. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2008.2009258.
Der volle Inhalt der QuelleKashef, Rasha. „Enhancing the Role of Large-Scale Recommendation Systems in the IoT Context“. IEEE Access 8 (2020): 178248–57. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3026310.
Der volle Inhalt der QuelleChou, Szu-Yu, Jyh-Shing Roger Jang und Yi-Hsuan Yang. „Fast Tensor Factorization for Large-Scale Context-Aware Recommendation from Implicit Feedback“. IEEE Transactions on Big Data 6, Nr. 1 (01.03.2020): 201–8. http://dx.doi.org/10.1109/tbdata.2018.2889121.
Der volle Inhalt der QuelleCoward, L. Andrew. „The recommendation architecture: lessons from large-scale electronic systems applied to cognition“. Cognitive Systems Research 2, Nr. 2 (Mai 2001): 111–56. http://dx.doi.org/10.1016/s1389-0417(01)00024-9.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Chaoyi, und Yangsen Zhang. „A personalized recommendation algorithm based on large-scale real micro-blog data“. Neural Computing and Applications 32, Nr. 15 (15.06.2020): 11245–52. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-020-05042-y.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hailin, Zirui Liu, Boxuan Chen, Yikai Zhao, Tong Zhao, Tong Yang und Bin Cui. „CAFE: Towards Compact, Adaptive, and Fast Embedding for Large-scale Recommendation Models“. Proceedings of the ACM on Management of Data 2, Nr. 1 (12.03.2024): 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3639306.
Der volle Inhalt der QuelleLesner, Christopher, Alexander Ran, Marko Rukonic und Wei Wang. „Large Scale Personalized Categorization of Financial Transactions“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 9365–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019365.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Haini. „Application Analysis of English Personalized Learning Based on Large-scale Open Network Courses“. Scalable Computing: Practice and Experience 25, Nr. 1 (04.01.2024): 355–68. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v25i1.2300.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Jianke, Hao Ma, Chun Chen und Jiajun Bu. „Social Recommendation Using Low-Rank Semidefinite Program“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, Nr. 1 (04.08.2011): 158–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7837.
Der volle Inhalt der QuelleLesner, Christopher, Alexander Ran, Marko Rukonic und Wei Wang. „Large Scale Personalized Categorization of Financial Transactions“. AI Magazine 41, Nr. 3 (14.09.2020): 63–77. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v41i3.5319.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Chen, Annisa Annisa, Asif Zaman, Mahboob Qaosar, Saleh Ahmed und Yasuhiko Morimoto. „MapReduce Algorithm for Location Recommendation by Using Area Skyline Query“. Algorithms 11, Nr. 12 (25.11.2018): 191. http://dx.doi.org/10.3390/a11120191.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Ning, und Linlin Zhang. „Smart ULT Management for Ultra-Large-Scale Software“. International Journal of Software Engineering & Applications 13, Nr. 4 (31.07.2022): 15–22. http://dx.doi.org/10.5121/ijsea.2022.13402.
Der volle Inhalt der QuelleYochum, Phatpicha, Liang Chang, Tianlong Gu und Manli Zhu. „Learning Sentiment over Network Embedding for Recommendation System“. International Journal of Machine Learning and Computing 11, Nr. 1 (Januar 2021): 12–20. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.1.1008.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Xiaokang, Wei Liang, Suzhen Huang und Miao Fu. „Social Recommendation With Large-Scale Group Decision-Making for Cyber-Enabled Online Service“. IEEE Transactions on Computational Social Systems 6, Nr. 5 (Oktober 2019): 1073–82. http://dx.doi.org/10.1109/tcss.2019.2932288.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Weina, Xingming Zhang, Haoxiang Wang und Dongpei Chen. „A deep variational matrix factorization method for recommendation on large scale sparse dataset“. Neurocomputing 334 (März 2019): 206–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.028.
Der volle Inhalt der QuelleNie, Na. „Research on Personalized Recommendation Algorithm of Internet Platform Goods Based on Knowledge Graph“. Highlights in Science, Engineering and Technology 56 (14.07.2023): 415–22. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v56i.10704.
Der volle Inhalt der QuelleKalloubi, Fahd, El Habib Nfaoui und Omar El Beqqali. „Harnessing Semantic Features for Large-Scale Content-Based Hashtag Recommendations on Microblogging Platforms“. International Journal on Semantic Web and Information Systems 13, Nr. 1 (Januar 2017): 63–81. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.2017010105.
Der volle Inhalt der QuelleBhaskaran, S., Raja Marappan und B. Santhi. „Design and Comparative Analysis of New Personalized Recommender Algorithms with Specific Features for Large Scale Datasets“. Mathematics 8, Nr. 7 (06.07.2020): 1106. http://dx.doi.org/10.3390/math8071106.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Chenxi, Penghao Liang, Yichao Wu, Tong Zhan und Zhengyu Jin. „Maximizing user experience with LLMOps-driven personalized recommendation systems“. Applied and Computational Engineering 64, Nr. 1 (15.05.2024): 102–8. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/64/20241353.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Xiangpeng, Hakim Ghazzai und Yehia Massoud. „A Generic Data-Driven Recommendation System for Large-Scale Regular and Ride-Hailing Taxi Services“. Electronics 9, Nr. 4 (15.04.2020): 648. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9040648.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Daqiang, Ching-Hsien Hsu, Min Chen, Quan Chen, Naixue Xiong und Jaime Lloret. „Cold-Start Recommendation Using Bi-Clustering and Fusion for Large-Scale Social Recommender Systems“. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing 2, Nr. 2 (Juni 2014): 239–50. http://dx.doi.org/10.1109/tetc.2013.2283233.
Der volle Inhalt der QuelleCorbellini, Alejandro, Cristian Mateos, Daniela Godoy, Alejandro Zunino und Silvia Schiaffino. „An architecture and platform for developing distributed recommendation algorithms on large-scale social networks“. Journal of Information Science 41, Nr. 5 (08.06.2015): 686–704. http://dx.doi.org/10.1177/0165551515588669.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Chaobo, Hanchao Li, Xiang Fei, Atiao Yang, Yong Tang und Jia Zhu. „A topic community-based method for friend recommendation in large-scale online social networks“. Concurrency and Computation: Practice and Experience 29, Nr. 6 (21.07.2016): e3924. http://dx.doi.org/10.1002/cpe.3924.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Shiyun, Yunni Xia, Kaifeng Bai und Xiaoxin Zhou. „A Quasi-Newton Matrix Factorization-Based Model for Recommendation“. International Journal of Web Services Research 20, Nr. 1 (11.12.2023): 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijwsr.334703.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yuxin, Jingyi Wang, Xinyang Wu, Rui Zhou und Baichuan Xu. „Contrastive representation learning in recommendation systems--The investigation of the performance of the self-supervised learning in large-scale recommendation systems“. Theoretical and Natural Science 19, Nr. 1 (08.12.2023): 257–64. http://dx.doi.org/10.54254/2753-8818/19/20230568.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Kai, Xianjun Yang, Yilei Wang, Yingjie Wu und Xianghan Zheng. „Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference“. International Journal of Crowd Science 4, Nr. 1 (31.01.2020): 31–44. http://dx.doi.org/10.1108/ijcs-10-2019-0030.
Der volle Inhalt der QuelleKim, JaeWon, JeongA Wi, SooJin Jang und YoungBin Kim. „Sequential Recommendations on Board-Game Platforms“. Symmetry 12, Nr. 2 (02.02.2020): 210. http://dx.doi.org/10.3390/sym12020210.
Der volle Inhalt der QuellePedersen, Rasmus Rex. „Datafication and the push for ubiquitous listening in music streaming“. MedieKultur: Journal of media and communication research 36, Nr. 69 (11.12.2020): 071–89. http://dx.doi.org/10.7146/mediekultur.v36i69.121216.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Hao, Jindong Han, Yanjie Fu, Jingbo Zhou, Xinjiang Lu und Hui Xiong. „Multi-modal transportation recommendation with unified route representation learning“. Proceedings of the VLDB Endowment 14, Nr. 3 (November 2020): 342–50. http://dx.doi.org/10.14778/3430915.3430924.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hailin, Penghao Zhao, Xupeng Miao, Yingxia Shao, Zirui Liu, Tong Yang und Bin Cui. „Experimental Analysis of Large-Scale Learnable Vector Storage Compression“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 4 (Dezember 2023): 808–22. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636234.
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