Littérature scientifique sur le sujet « Item-similarity Graph »
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Articles de revues sur le sujet "Item-similarity Graph"
Chen, Yunxiao, Xiaoou Li, Jingchen Liu, Gongjun Xu et Zhiliang Ying. « Exploratory Item Classification Via Spectral Graph Clustering ». Applied Psychological Measurement 41, no 8 (1 février 2017) : 579–99. http://dx.doi.org/10.1177/0146621617692977.
Texte intégralFaizliev, Alexey, Vladimir Balash, Vladimir Petrov, Alexey Grigoriev, Dmitriy Melnichuk et Sergei Sidorov. « Stability Analysis of Company Co-Mention Network and Market Graph Over Time Using Graph Similarity Measures ». Journal of Open Innovation : Technology, Market, and Complexity 5, no 3 (10 août 2019) : 55. http://dx.doi.org/10.3390/joitmc5030055.
Texte intégralPurohit, Sumit, George Chin et Lawrence B. Holder. « ITeM : Independent temporal motifs to summarize and compare temporal networks ». Intelligent Data Analysis 26, no 4 (11 juillet 2022) : 1071–96. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205698.
Texte intégralKurt, Zuhal, Kemal Ozkan, Alper Bilge et Omer Nezih Gerek. « A Similarity-Inclusive Link Prediction Based Recommender System Approach ». Elektronika ir Elektrotechnika 25, no 6 (6 décembre 2019) : 62–69. http://dx.doi.org/10.5755/j01.eie.25.6.24828.
Texte intégralShen, Guojiang, Jiajia Tan, Zhi Liu et Xiangjie Kong. « Enhancing interactive graph representation learning for review-based item recommendation ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2021) : 64. http://dx.doi.org/10.2298/csis210228064s.
Texte intégralZhu, Zhenyue, Shujing Lyu et Yue Lu. « A few-shot segmentation method for prohibited item inspection ». Journal of X-Ray Science and Technology 29, no 3 (11 mai 2021) : 397–409. http://dx.doi.org/10.3233/xst-210846.
Texte intégralLee, Kwangyon, Haemin Jung, June Seok Hong et Wooju Kim. « Learning Knowledge Using Frequent Subgraph Mining from Ontology Graph Data ». Applied Sciences 11, no 3 (20 janvier 2021) : 932. http://dx.doi.org/10.3390/app11030932.
Texte intégralMa, Gang-Feng, Xu-Hua Yang, Yue Tong et Yanbo Zhou. « Graph neural networks for preference social recommendation ». PeerJ Computer Science 9 (19 mai 2023) : e1393. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1393.
Texte intégralZhang, Suqi, Xinxin Wang, Rui Wang, Junhua Gu et Jianxin Li. « Knowledge Graph Recommendation Model Based on Feature Space Fusion ». Applied Sciences 12, no 17 (31 août 2022) : 8764. http://dx.doi.org/10.3390/app12178764.
Texte intégralBelov, Dmitry I., et James A. Wollack. « Graph Theory Approach to Detect Examinees Involved in Test Collusion ». Applied Psychological Measurement 45, no 4 (12 mai 2021) : 253–67. http://dx.doi.org/10.1177/01466216211013902.
Texte intégralThèses sur le sujet "Item-similarity Graph"
BHANDARI, UPASANA. « SEREDIPITIOUS RECOMMENDATION FOR MOBILE APPLICATIONS USING ITEM - SIMILARITY GRAPH ». Thesis, 2016. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/14508.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Item-similarity Graph"
Bhandari, Upasna, Kazunari Sugiyama, Anindya Datta et Rajni Jindal. « Serendipitous Recommendation for Mobile Apps Using Item-Item Similarity Graph ». Dans Information Retrieval Technology, 440–51. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45068-6_38.
Texte intégralXu, Wei, Zhuoming Xu et Bo Zhao. « A Graph Kernel Based Item Similarity Measure for Top-N Recommendation ». Dans Web Information Systems and Applications, 684–89. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30952-7_69.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Item-similarity Graph"
Xu, Yanan, Yanmin Zhu, Yanyan Shen et Jiadi Yu. « Learning Shared Vertex Representation in Heterogeneous Graphs with Convolutional Networks for Recommendation ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/642.
Texte intégralWang, Xiaozhou, Xi Chen, Qihang Lin et Weidong Liu. « Bayesian Decision Process for Budget-efficient Crowdsourced Clustering ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/283.
Texte intégralDe Sousa Silva, Diogo Vinícius, et Frederico Araújo Durão. « A Hybrid Approach to Recommend Long Tail Items ». Dans XXIV Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2018. http://dx.doi.org/10.5753/webmedia.2018.4550.
Texte intégral