Zeitschriftenartikel zum Thema „Recommendation graph“
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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 QuelleZhang, Tingting, und Shengnan Liu. „Hybrid Music Recommendation Algorithm Based on Music Gene and Improved Knowledge Graph“. Security and Communication Networks 2022 (09.04.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5889724.
Der volle Inhalt der QuelleKłopotek, Robert. „Modeling Bimodal Social Networks Subject to the Recommendation with the Cold Start User-Item Model“. Computers 9, Nr. 1 (12.02.2020): 11. http://dx.doi.org/10.3390/computers9010011.
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 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 QuelleLi, Pu, Tianci Li, Xin Wang, Suzhi Zhang, Yuncheng Jiang und Yong Tang. „Scholar Recommendation Based on High-Order Propagation of Knowledge Graphs“. International Journal on Semantic Web and Information Systems 18, Nr. 1 (Januar 2022): 1–19. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.297146.
Der volle Inhalt der QuelleCrișan, Gheorghe-Cătălin. „Suggest Recommendation for Library Users Using Graphs“. International Journal of Advanced Statistics and IT&C for Economics and Life Sciences 9, Nr. 1 (01.06.2019): 41–51. http://dx.doi.org/10.2478/ijasitels-2019-0005.
Der volle Inhalt der QuelleNi, Wenkai, Yanhui Du, Xingbang Ma und Haibin Lv. „Research on Hybrid Recommendation Model for Personalized Recommendation Scenarios“. Applied Sciences 13, Nr. 13 (05.07.2023): 7903. http://dx.doi.org/10.3390/app13137903.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Jiquan, Jibing Gong, Chao Zhou, Qian Zang, Xiaohan Fang, Kailun Yang und Jing Yu. „KGCFRec: Improving Collaborative Filtering Recommendation with Knowledge Graph“. Electronics 13, Nr. 10 (15.05.2024): 1927. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13101927.
Der volle Inhalt der QuellePan, Zhiqiang, Wanyu Chen und Honghui Chen. „Dynamic Graph Learning for Session-Based Recommendation“. Mathematics 9, Nr. 12 (19.06.2021): 1420. http://dx.doi.org/10.3390/math9121420.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Xintao, Liyan Dong, Yuequn Wang, Yongli Li und Minghui Sun. „AIRC: Attentive Implicit Relation Recommendation Incorporating Content Information for Bipartite Graphs“. Mathematics 8, Nr. 12 (30.11.2020): 2132. http://dx.doi.org/10.3390/math8122132.
Der volle Inhalt der QuelleTallapally, Dharahas, John Wang, Katerina Potika und Magdalini Eirinaki. „Using Graph Neural Networks for Social Recommendations“. Algorithms 16, Nr. 11 (10.11.2023): 515. http://dx.doi.org/10.3390/a16110515.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xu, Ziyi Huan, Yisong Zhai und Ting Lin. „Research of Personalized Recommendation Technology Based on Knowledge Graphs“. Applied Sciences 11, Nr. 15 (31.07.2021): 7104. http://dx.doi.org/10.3390/app11157104.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Wei, und Jian Wu. „Multigraph Convolutional Network Enhanced Neural Factorization Machine for Service Recommendation“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (01.04.2022): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3747033.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Zhuoming, Hanlin Liu, Jian Li, Qianqian Zhang und Yan Tang. „CKGAT: Collaborative Knowledge-Aware Graph Attention Network for Top-N Recommendation“. Applied Sciences 12, Nr. 3 (05.02.2022): 1669. http://dx.doi.org/10.3390/app12031669.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chengyuan, Yang Wang, Lei Zhu, Jiayu Song und Hongzhi Yin. „Multi-Graph Heterogeneous Interaction Fusion for Social Recommendation“. ACM Transactions on Information Systems 40, Nr. 2 (30.04.2022): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3466641.
Der volle Inhalt der QuelleLing, Chun-Yang, Yan-Zhen Zou, Ze-Qi Lin und Bing Xie. „Graph Embedding Based API Graph Search and Recommendation“. Journal of Computer Science and Technology 34, Nr. 5 (September 2019): 993–1006. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-019-1956-2.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shanshan, Xinzhuan Hu, Jingfeng Guo, Bin Liu, Mingyue Qi und Yutong Jia. „Popularity-Debiased Graph Self-Supervised for Recommendation“. Electronics 13, Nr. 4 (06.02.2024): 677. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13040677.
Der volle Inhalt der QuellePan, Zhiqiang, Fei Cai, Wanyu Chen und Honghui Chen. „Graph Co-Attentive Session-based Recommendation“. ACM Transactions on Information Systems 40, Nr. 4 (31.10.2022): 1–31. http://dx.doi.org/10.1145/3486711.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Suqi, Ningjing Zhang, Shuai Fan, Junhua Gu und Jianxin Li. „Knowledge Graph Recommendation Model Based on Adversarial Training“. Applied Sciences 12, Nr. 15 (24.07.2022): 7434. http://dx.doi.org/10.3390/app12157434.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Lihang, Wenfei Fan, Ping Lu, Chao Tian und Qiang Yin. „Enriching Recommendation Models with Logic Conditions“. Proceedings of the ACM on Management of Data 1, Nr. 3 (13.11.2023): 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3617330.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Ruixin, Fangqing Guo, Liang Zhao, Biao Mei, Xiya Bu, Hao Wu und Enxin Song. „Knowledge Graph Extrapolation Network with Transductive Learning for Recommendation“. Applied Sciences 12, Nr. 10 (12.05.2022): 4899. http://dx.doi.org/10.3390/app12104899.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Chuang, Xin Ren, Guangxia Xu und Bo He. „FedGR: Federated Graph Neural Network for Recommendation Systems“. Axioms 12, Nr. 2 (07.02.2023): 170. http://dx.doi.org/10.3390/axioms12020170.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jingtong, Huawei Yi, Yixuan Gao und Rong Jing. „Personalized Point-of-Interest Recommendation Using Improved Graph Convolutional Network in Location-Based Social Network“. Electronics 12, Nr. 16 (18.08.2023): 3495. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12163495.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Wenhao, Yujun Xie, Qun Huang, Zehua Zheng, Xiaozhao Fang, Yonghui Huang und Weijun Sun. „Graph Transformer Collaborative Filtering Method for Multi-Behavior Recommendations“. Mathematics 10, Nr. 16 (16.08.2022): 2956. http://dx.doi.org/10.3390/math10162956.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Lijie, Zhaoming Hu, Xingjuan Cai, Wensheng Zhang und Jinjun Chen. „Explainable recommendation based on knowledge graph and multi-objective optimization“. Complex & Intelligent Systems 7, Nr. 3 (06.03.2021): 1241–52. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00315-y.
Der volle Inhalt der QuelleShang, Songtao, Wenqian Shang, Minyong Shi, Shuchao Feng und Zhiguo Hong. „A Video Recommendation Algorithm Based on Hyperlink-Graph Model“. International Journal of Software Innovation 5, Nr. 3 (Juli 2017): 49–63. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.2017070104.
Der volle Inhalt der QuelleChicaiza, Janneth, und Priscila Valdiviezo-Diaz. „A Comprehensive Survey of Knowledge Graph-Based Recommender Systems: Technologies, Development, and Contributions“. Information 12, Nr. 6 (28.05.2021): 232. http://dx.doi.org/10.3390/info12060232.
Der volle Inhalt der QuellePan, Long, Jiwei Qin und Liejun Wang. „Graph-based recommendation by trust“. International Journal of Internet Protocol Technology 14, Nr. 1 (2021): 33. http://dx.doi.org/10.1504/ijipt.2021.10036585.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Liejun, Long Pan und Jiwei Qin. „Graph-based recommendation by trust“. International Journal of Internet Protocol Technology 14, Nr. 1 (2021): 33. http://dx.doi.org/10.1504/ijipt.2021.113906.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Chong, Weizhi Ma, Min Zhang, Zhaowei Wang, Xiuqiang He, Chenyang Wang, Yiqun Liu und Shaoping Ma. „Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 5 (18.05.2021): 3958–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16515.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xiaole, Jiwei Qin, Shangju Deng und Wei Zeng. „Knowledge-Aware Enhanced Network Combining Neighborhood Information for Recommendations“. Applied Sciences 13, Nr. 7 (04.04.2023): 4577. http://dx.doi.org/10.3390/app13074577.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Gengyue, Hao Li, Shuangling Li, Beibei Wang und Zhixing Ding. „MMKG-PAR: Multi-Modal Knowledge Graphs-Based Personalized Attraction Recommendation“. Sustainability 16, Nr. 5 (06.03.2024): 2211. http://dx.doi.org/10.3390/su16052211.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qi. „A Study on the Construction of Translation Curriculum System for English Majors from the Perspective of Human-Computer Interaction“. Advances in Multimedia 2022 (26.08.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5902199.
Der volle Inhalt der QuelleKrasanakis, Emmanouil, und Andreas Symeonidis. „Fast Library Recommendation in Software Dependency Graphs with Symmetric Partially Absorbing Random Walks“. Future Internet 14, Nr. 5 (20.04.2022): 124. http://dx.doi.org/10.3390/fi14050124.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Xintao, Liyan Dong, Yuequn Wang, Yongli Li und Hao Zhang. „MNI: An enhanced multi-task neighborhood interaction model for recommendation on knowledge graph“. PLOS ONE 16, Nr. 10 (28.10.2021): e0258410. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258410.
Der volle Inhalt der QuelleKhalid Khoshnaw, Karwan Hoshyar, Zardasht Abdulaziz Abdulkarim Shwany, Twana Mustafa und Shayda Khudhur Ismail. „Mobile recommender system based on smart city graph“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 25, Nr. 3 (01.03.2022): 1771. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i3.pp1771-1776.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xiaoli, Junjie Wang und Junying Cui. „A Personalized Collaborative Filtering Recommendation System Based on Bi-Graph Embedding and Causal Reasoning“. Entropy 26, Nr. 5 (28.04.2024): 371. http://dx.doi.org/10.3390/e26050371.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Ye, Yanqi Gao, Yupeng Zhou, Jianan Wang und Minghao Yin. „MRMLREC: A Two-Stage Approach for Addressing Data Sparsity in MOOC Video Recommendation (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 21 (24.03.2024): 23709–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30536.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Jiang, Shaojie Jiang und Lei Shi. „A Next POI Recommendation Based on Graph Convolutional Network by Adaptive Time Patterns“. Electronics 12, Nr. 5 (04.03.2023): 1241. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051241.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Daocheng, Chao Chen, Chong Di und Minglei Shu. „Exploring Behavior Patterns for Next-POI Recommendation via Graph Self-Supervised Learning“. Electronics 12, Nr. 8 (20.04.2023): 1939. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12081939.
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