Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Recommendation graph“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Inhaltsverzeichnis
Machen Sie sich mit den Listen der aktuellen Artikel, Bücher, Dissertationen, Berichten und anderer wissenschaftlichen Quellen zum Thema "Recommendation graph" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Zeitschriftenartikel zum Thema "Recommendation graph"
Jiang, Liwei, Guanghui Yan, Hao Luo und Wenwen Chang. „Improved Collaborative Recommendation Model: Integrating Knowledge Embedding and Graph Contrastive Learning“. Electronics 12, Nr. 20 (13.10.2023): 4238. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204238.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Fukun, Guisheng Yin, Yuxin Dong, Gesu Li und Weiqi Zhang. „KHGCN: Knowledge-Enhanced Recommendation with Hierarchical Graph Capsule Network“. Entropy 25, Nr. 4 (20.04.2023): 697. http://dx.doi.org/10.3390/e25040697.
Der volle Inhalt der QuelleTolety, Venkata Bhanu Prasad, und Evani Venkateswara Prasad. „Graph Neural Networks for E-Learning Recommendation Systems“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 9s (31.08.2023): 43–50. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i9s.7395.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yan, Zhixuan Chu, Xin Ouyang, Simeng Wang, Hongyan Hao, Yue Shen, Jinjie Gu et al. „LLMRG: Improving Recommendations through Large Language Model Reasoning Graphs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 19189–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29887.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jiawei, Haihan Gao, Chuan Shi, Hongtao Cheng und Qianlong Xie. „Self-Supervised Spatio-Temporal Graph Learning for Point-of-Interest Recommendation“. Applied Sciences 13, Nr. 15 (01.08.2023): 8885. http://dx.doi.org/10.3390/app13158885.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ran, Yuexin Li, Jingsheng Lei und Shengying Yang. „A Multi-Behavior Recommendation Method for Users Based on Graph Neural Networks“. Applied Sciences 13, Nr. 16 (16.08.2023): 9315. http://dx.doi.org/10.3390/app13169315.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Ziteng, Chengyun Song, Yunqing Chen und Lingxuan Li. „A review of recommendation system research based on bipartite graph“. MATEC Web of Conferences 336 (2021): 05010. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202133605010.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Wenhui, Zixin Zhang und Zheng Qin. „Low-Pass Graph Convolutional Network for Recommendation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 8 (28.06.2022): 8954–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20878.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Shengzhe, Liyi Chen, Chao Wang, Shuangli Li und Hui Xiong. „Temporal Graph Contrastive Learning for Sequential Recommendation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 8 (24.03.2024): 9359–67. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28789.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Yiping, und Shumin Liu. „Research on recommendation algorithm of Graph attention Network based on Knowledge graph“. Journal of Physics: Conference Series 2113, Nr. 1 (01.11.2021): 012085. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2113/1/012085.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Recommendation graph"
Huang, Zan. „GRAPH-BASED ANALYSIS FOR E-COMMERCE RECOMMENDATION“. Diss., Tucson, Arizona : University of Arizona, 2005. http://etd.library.arizona.edu/etd/GetFileServlet?file=file:///data1/pdf/etd/azu%5Fetd%5F1167%5F1%5Fm.pdf&type=application/pdf.
Der volle Inhalt der QuelleLarsson, Carl-Johan. „Movie Recommendation System Using Large Scale Graph-Processing“. Thesis, KTH, Skolan för elektro- och systemteknik (EES), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-200601.
Der volle Inhalt der QuelleSöderkvist, Nils. „Recommendation system for job coaches“. Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-446792.
Der volle Inhalt der QuelleOzturk, Gizem. „A Hybrid Veideo Recommendation System Based On A Graph Based Algorithm“. Master's thesis, METU, 2010. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12612624/index.pdf.
Der volle Inhalt der QuelleLandia, Nikolas. „Content-awareness and graph-based ranking for tag recommendation in folksonomies“. Thesis, University of Warwick, 2013. http://wrap.warwick.ac.uk/58069/.
Der volle Inhalt der QuellePriya, Rashmi. „RETAIL DATA ANALYTICS USING GRAPH DATABASE“. UKnowledge, 2018. https://uknowledge.uky.edu/cs_etds/67.
Der volle Inhalt der QuelleOlmucci, Poddubnyy Oleksandr. „Graph Neural Networks for Recommender Systems“. Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25033/.
Der volle Inhalt der QuelleBereczki, Márk. „Graph Neural Networks for Article Recommendation based on Implicit User Feedback and Content“. Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-300092.
Der volle Inhalt der QuelleRekommendationssystem används ofta på webbplatser och applikationer för att hjälpa användare att hitta relevant innehåll baserad på deras intressen. Med utvecklingen av grafneurala nätverk nådde toppmoderna resultat inom rekommendationssystem och representerade data i form av en graf. De flesta grafbaserade lösningar har dock svårt med beräkningskomplexitet eller att generalisera till nya användare. Därför föreslår vi ett nytt grafbaserat rekommendatorsystem genom att modifiera Simple Graph Convolution. De här tillvägagångssätt är en effektiv grafnodsklassificering och lägga till möjligheten att generalisera till nya användare. Vi bygger vårt föreslagna rekommendatorsystem för att rekommendera artiklarna från Peltarion Knowledge Center. Genom att integrera två datakällor, implicit användaråterkoppling baserad på sidvisningsdata samt innehållet i artiklar, föreslår vi en hybridrekommendatörslösning. Under våra experiment jämför vi vår föreslagna lösning med en matrisfaktoriseringsmetod samt en popularitetsbaserad och en slumpmässig baslinje, analyserar hyperparametrarna i vår modell och undersöker förmågan hos vår lösning att ge rekommendationer till nya användare som inte deltog av träningsdatamängden. Vår modell resulterar i något mindre men liknande Mean Average Precision och Mean Reciprocal Rank poäng till matrisfaktoriseringsmetoden och överträffar de popularitetsbaserade och slumpmässiga baslinjerna. De viktigaste fördelarna med vår modell är beräkningseffektivitet och dess förmåga att ge relevanta rekommendationer till nya användare utan behov av omskolning av modellen, vilket är nyckelfunktioner för verkliga användningsfall.
You, Di. „Attributed Multi-Relational Attention Network for Fact-checking URL Recommendation“. Digital WPI, 2019. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/1321.
Der volle Inhalt der QuelleLisena, Pasquale. „Knowledge-based music recommendation : models, algorithms and exploratory search“. Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS614.
Der volle Inhalt der QuelleRepresenting the information about music is a complex activity that involves different sub-tasks. This thesis manuscript mostly focuses on classical music, researching how to represent and exploit its information. The main goal is the investigation of strategies of knowledge representation and discovery applied to classical music, involving subjects such as Knowledge-Base population, metadata prediction, and recommender systems. We propose a complete workflow for the management of music metadata using Semantic Web technologies. We introduce a specialised ontology and a set of controlled vocabularies for the different concepts specific to music. Then, we present an approach for converting data, in order to go beyond the librarian practice currently in use, relying on mapping rules and interlinking with controlled vocabularies. Finally, we show how these data can be exploited. In particular, we study approaches based on embeddings computed on structured metadata, titles, and symbolic music for ranking and recommending music. Several demo applications have been realised for testing the previous approaches and resources
Bücher zum Thema "Recommendation graph"
Varlamov, Oleg. Fundamentals of creating MIVAR expert systems. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1513119.
Der volle Inhalt der QuelleVarlamov, Oleg. Mivar databases and rules. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1508665.
Der volle Inhalt der QuelleLevy, Barry S., Hrsg. Social Injustice and Public Health. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190914653.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleBuchteile zum Thema "Recommendation graph"
Lodhi, Aminah Bilal, Muhammad Abdullah Bilal, Hafiz Syed Muhammad Bilal, Kifayat Ullah Khan, Fahad Ahmed Satti, Shah Khalid und Sungyoung Lee. „PNRG: Knowledge Graph-Driven Methodology for Personalized Nutritional Recommendation Generation“. In Digital Health Transformation, Smart Ageing, and Managing Disability, 230–38. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-43950-6_20.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Chuan, Xiao Wang und Philip S. Yu. „Heterogeneous Graph Representation for Recommendation“. In Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms, 175–208. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6166-2_7.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yuanyuan, Maosheng Sun, Xiaowei Zhang und Yonglong Zhang. „Multi-task Feature Learning for Social Recommendation“. In Knowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph Empowers New Infrastructure Construction, 240–52. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6471-7_18.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Feng, Wenjie Zhou, Zikun Hong und Kang Liu. „Multi-stage Knowledge Propagation Network for Recommendation“. In Knowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph Empowers New Infrastructure Construction, 253–64. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6471-7_19.
Der volle Inhalt der QuelleTien, Dong Nguyen, und Hai Pham Van. „Graph Neural Network Combined Knowledge Graph for Recommendation System“. In Computational Data and Social Networks, 59–70. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66046-8_6.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Zengqiang, Yan Yang, Jijie Zhang, Tianqi Zhou und Bangyu Song. „Knowledge Graph Bidirectional Interaction Graph Convolutional Network for Recommendation“. In Lecture Notes in Computer Science, 532–43. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-15931-2_44.
Der volle Inhalt der QuelleChatterjee, Aniruddha, Sagnik Biswas und M. Kanchana. „Patent Recommendation Engine Using Graph Database“. In Computational Intelligence and Data Analytics, 475–86. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3391-2_36.
Der volle Inhalt der QuelleLiufu, Yuanwei, und Hong Shen. „Social Recommendation via Graph Attentive Aggregation“. In Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, 369–82. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-96772-7_34.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Jinghua, Yanchang Cui, Zhuohao Zhang und Heran Xi. „Knowledge Graph Transformer for Sequential Recommendation“. In Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023, 459–71. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44223-0_37.
Der volle Inhalt der QuelleWen, Bo, Shumin Deng und Huajun Chen. „Knowledge-Enhanced Collaborative Meta Learner for Long-Tail Recommendation“. In Knowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph and Cognitive Intelligence, 322–33. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-1964-9_26.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Recommendation graph"
Gôlo, Marcos P. S., Leonardo G. Moraes, Rudinei Goularte und Ricardo M. Marcacini. „One-Class Recommendation through Unsupervised Graph Neural Networks for Link Prediction“. In Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/kdmile.2022.227810.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Yijun, Chuxu Zhang, Zhichun Guo, Chao Huang, Ronald Metoyer und Nitesh V. Chawla. „RecipeRec: A Heterogeneous Graph Learning Model for Recipe Recommendation“. In Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/481.
Der volle Inhalt der QuelleSang, Lei, und Lei Li. „Neural Collaborative Recommendation with Knowledge Graph“. In 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00038.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Yuanyuan, Wei Zhang, Mingyou Sun, Xing Luo und Xiaoling Wang. „Neural Restaurant-aware Dish Recommendation“. In 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00090.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Bin, Jianwei Yin, Shuiguang Deng, Dongjing Wang und Zhaohui Wu. „Graph-based workflow recommendation“. In the 21st ACM international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2396761.2398466.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Kaige, und Laura Toni. „GRAPH-BASED RECOMMENDATION SYSTEM“. In 2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/globalsip.2018.8646359.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Chaoliu, Lianghao Xia, Xubin Ren, Yaowen Ye, Yong Xu und Chao Huang. „Graph Transformer for Recommendation“. In SIGIR '23: The 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. New York, NY, USA: ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3539618.3591723.
Der volle Inhalt der QuelleXia, Lianghao, Yizhen Shao, Chao Huang, Yong Xu, Huance Xu und Jian Pei. „Disentangled Graph Social Recommendation“. In 2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icde55515.2023.00180.
Der volle Inhalt der QuelleDossena, Marco, Christopher Irwin und Luigi Portinale. „Graph-based Recommendation using Graph Neural Networks“. In 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icmla55696.2022.00270.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Chunyi, Yuanyuan Jin, Xiaoling Wang und Yingjie Zhang. „Conversational Music Recommendation based on Bandits“. In 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00016.
Der volle Inhalt der QuelleBerichte der Organisationen zum Thema "Recommendation graph"
Rinaudo, Christina, William Leonard, Jaylen Hopson, Christopher Morey, Robert Hilborn und Theresa Coumbe. Enabling understanding of artificial intelligence (AI) agent wargaming decisions through visualizations. Engineer Research and Development Center (U.S.), April 2024. http://dx.doi.org/10.21079/11681/48418.
Der volle Inhalt der Quelle