Articles de revues sur le sujet « Large Scale Recommendation »
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Laddha, Abhishek, Mohamed Hanoosh, Debdoot Mukherjee, Parth Patwa et Ankur Narang. « Large Scale Multilingual Sticker Recommendation In Messaging Apps ». AI Magazine 42, no 4 (12 janvier 2022) : 16–28. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v42i4.15098.
Texte intégralZhou, Wang, Yongluan Zhou, Jianping Li et Muhammad Hammad Memon. « LsRec : Large-scale social recommendation with online update ». Expert Systems with Applications 162 (décembre 2020) : 113739. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113739.
Texte intégralSakhi, Otmane, David Rohde et Alexandre Gilotte. « Fast Offline Policy Optimization for Large Scale Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9686–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26158.
Texte intégralLaddha, Abhishek, Mohamed Hanoosh, Debdoot Mukherjee, Parth Patwa et Ankur Narang. « Large Scale Multilingual Sticker Recommendation In Messaging Apps ». AI Magazine 42, no 4 (18 janvier 2022) : 16–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.12023.
Texte intégralLiu, Yang, Cheng Lyu, Zhiyuan Liu et 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.
Texte intégralE, HaiHong, JianFeng WANG, MeiNa SONG, Qiang BI et 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.
Texte intégralChen, Haokun, Xinyi Dai, Han Cai, Weinan Zhang, Xuejian Wang, Ruiming Tang, Yuzhou Zhang et Yong Yu. « Large-Scale Interactive Recommendation with Tree-Structured Policy Gradient ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 3312–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33013312.
Texte intégralHASHIMOTO, T. « Recommendation for Large Scale Intervention Study on Industrial Population ». Sangyo Igaku 34, no 4 (1992) : 309. http://dx.doi.org/10.1539/joh1959.34.309.
Texte intégralKhan, Muhammad Usman Shahid, Osman Khalid, Ying Huang, Rajiv Ranjan, Fan Zhang, Junwei Cao, Bharadwaj Veeravalli, Samee U. Khan, Keqin Li et Albert Y. Zomaya. « MacroServ : A Route Recommendation Service for Large-Scale Evacuations ». IEEE Transactions on Services Computing 10, no 4 (1 juillet 2017) : 589–602. http://dx.doi.org/10.1109/tsc.2015.2497241.
Texte intégralBathla, Gourav, Himanshu Aggarwal et Rinkle Rani. « Scalable Recommendation Using Large Scale Graph Partitioning With Pregel and Giraph ». International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 14, no 4 (octobre 2020) : 42–61. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2020100103.
Texte intégralXu, Ruzhi, Shuaiqiang Wang, Xuwei Zheng et Yinong Chen. « Distributed collaborative filtering with singular ratings for large scale recommendation ». Journal of Systems and Software 95 (septembre 2014) : 231–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.jss.2014.04.045.
Texte intégralHu, Long, Kai Lin, Mohammad Mehedi Hassan, Atif Alamri et Abdulhameed Alelaiwi. « CFSF : On Cloud-Based Recommendation for Large-Scale E-commerce ». Mobile Networks and Applications 20, no 3 (30 janvier 2015) : 380–90. http://dx.doi.org/10.1007/s11036-014-0560-5.
Texte intégralSchall, Daniel. « Who to follow recommendation in large-scale online development communities ». Information and Software Technology 56, no 12 (décembre 2014) : 1543–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof.2013.12.003.
Texte intégralSang Hyun Choi, Young-Seon Jeong et 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, no 5 (septembre 2010) : 557–66. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcc.2010.2046036.
Texte intégralMa, Yue, Guoqing Chen et Qiang Wei. « Finding users preferences from large-scale online reviews for personalized recommendation ». Electronic Commerce Research 17, no 1 (8 octobre 2016) : 3–29. http://dx.doi.org/10.1007/s10660-016-9240-9.
Texte intégralShen, Lijuan, et 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 février 2024) : e1858. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1858.
Texte intégralSun, Juan. « Personalized Music Recommendation Algorithm Based on Spark Platform ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (17 février 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7157075.
Texte intégralShin, Kyuyong, Hanock Kwak, Su Young Kim, Max Nihlén Ramström, Jisu Jeong, Jung-Woo Ha et Kyung-Min Kim. « Scaling Law for Recommendation Models : Towards General-Purpose User Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 4596–604. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25582.
Texte intégralNoei, Ehsan, Tsahi Hayat, Jessica Perrie, Recep Çolak, Yanqi Hao, Shankar Vembu, Kelly Lyons et Sam Molyneux. « A qualitative study of large-scale recommendation algorithms for biomedical knowledge bases ». International Journal on Digital Libraries 22, no 2 (19 avril 2021) : 197–215. http://dx.doi.org/10.1007/s00799-021-00300-3.
Texte intégralKanavos, Andreas, Stavros Iakovou, Spyros Sioutas et Vassilis Tampakas. « Large Scale Product Recommendation of Supermarket Ware Based on Customer Behaviour Analysis ». Big Data and Cognitive Computing 2, no 2 (9 mai 2018) : 11. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc2020011.
Texte intégralJianping Fan, D. A. Keim, Yuli Gao, Hangzai Luo et Zongmin Li. « JustClick : Personalized Image Recommendation via Exploratory Search From Large-Scale Flickr Images ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 19, no 2 (février 2009) : 273–88. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2008.2009258.
Texte intégralKashef, 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.
Texte intégralChou, Szu-Yu, Jyh-Shing Roger Jang et Yi-Hsuan Yang. « Fast Tensor Factorization for Large-Scale Context-Aware Recommendation from Implicit Feedback ». IEEE Transactions on Big Data 6, no 1 (1 mars 2020) : 201–8. http://dx.doi.org/10.1109/tbdata.2018.2889121.
Texte intégralCoward, L. Andrew. « The recommendation architecture : lessons from large-scale electronic systems applied to cognition ». Cognitive Systems Research 2, no 2 (mai 2001) : 111–56. http://dx.doi.org/10.1016/s1389-0417(01)00024-9.
Texte intégralLi, Chaoyi, et Yangsen Zhang. « A personalized recommendation algorithm based on large-scale real micro-blog data ». Neural Computing and Applications 32, no 15 (15 juin 2020) : 11245–52. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-020-05042-y.
Texte intégralZhang, Hailin, Zirui Liu, Boxuan Chen, Yikai Zhao, Tong Zhao, Tong Yang et Bin Cui. « CAFE : Towards Compact, Adaptive, and Fast Embedding for Large-scale Recommendation Models ». Proceedings of the ACM on Management of Data 2, no 1 (12 mars 2024) : 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3639306.
Texte intégralLesner, Christopher, Alexander Ran, Marko Rukonic et Wei Wang. « Large Scale Personalized Categorization of Financial Transactions ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 9365–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019365.
Texte intégralYang, Haini. « Application Analysis of English Personalized Learning Based on Large-scale Open Network Courses ». Scalable Computing : Practice and Experience 25, no 1 (4 janvier 2024) : 355–68. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v25i1.2300.
Texte intégralZhu, Jianke, Hao Ma, Chun Chen et Jiajun Bu. « Social Recommendation Using Low-Rank Semidefinite Program ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, no 1 (4 août 2011) : 158–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7837.
Texte intégralLesner, Christopher, Alexander Ran, Marko Rukonic et Wei Wang. « Large Scale Personalized Categorization of Financial Transactions ». AI Magazine 41, no 3 (14 septembre 2020) : 63–77. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v41i3.5319.
Texte intégralLi, Chen, Annisa Annisa, Asif Zaman, Mahboob Qaosar, Saleh Ahmed et Yasuhiko Morimoto. « MapReduce Algorithm for Location Recommendation by Using Area Skyline Query ». Algorithms 11, no 12 (25 novembre 2018) : 191. http://dx.doi.org/10.3390/a11120191.
Texte intégralLuo, Ning, et Linlin Zhang. « Smart ULT Management for Ultra-Large-Scale Software ». International Journal of Software Engineering & ; Applications 13, no 4 (31 juillet 2022) : 15–22. http://dx.doi.org/10.5121/ijsea.2022.13402.
Texte intégralYochum, Phatpicha, Liang Chang, Tianlong Gu et Manli Zhu. « Learning Sentiment over Network Embedding for Recommendation System ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 1 (janvier 2021) : 12–20. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.1.1008.
Texte intégralZhou, Xiaokang, Wei Liang, Suzhen Huang et Miao Fu. « Social Recommendation With Large-Scale Group Decision-Making for Cyber-Enabled Online Service ». IEEE Transactions on Computational Social Systems 6, no 5 (octobre 2019) : 1073–82. http://dx.doi.org/10.1109/tcss.2019.2932288.
Texte intégralZhang, Weina, Xingming Zhang, Haoxiang Wang et Dongpei Chen. « A deep variational matrix factorization method for recommendation on large scale sparse dataset ». Neurocomputing 334 (mars 2019) : 206–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.028.
Texte intégralNie, Na. « Research on Personalized Recommendation Algorithm of Internet Platform Goods Based on Knowledge Graph ». Highlights in Science, Engineering and Technology 56 (14 juillet 2023) : 415–22. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v56i.10704.
Texte intégralKalloubi, Fahd, El Habib Nfaoui et 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, no 1 (janvier 2017) : 63–81. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.2017010105.
Texte intégralBhaskaran, S., Raja Marappan et B. Santhi. « Design and Comparative Analysis of New Personalized Recommender Algorithms with Specific Features for Large Scale Datasets ». Mathematics 8, no 7 (6 juillet 2020) : 1106. http://dx.doi.org/10.3390/math8071106.
Texte intégralShi, Chenxi, Penghao Liang, Yichao Wu, Tong Zhan et Zhengyu Jin. « Maximizing user experience with LLMOps-driven personalized recommendation systems ». Applied and Computational Engineering 64, no 1 (15 mai 2024) : 102–8. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/64/20241353.
Texte intégralWan, Xiangpeng, Hakim Ghazzai et Yehia Massoud. « A Generic Data-Driven Recommendation System for Large-Scale Regular and Ride-Hailing Taxi Services ». Electronics 9, no 4 (15 avril 2020) : 648. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9040648.
Texte intégralZhang, Daqiang, Ching-Hsien Hsu, Min Chen, Quan Chen, Naixue Xiong et Jaime Lloret. « Cold-Start Recommendation Using Bi-Clustering and Fusion for Large-Scale Social Recommender Systems ». IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing 2, no 2 (juin 2014) : 239–50. http://dx.doi.org/10.1109/tetc.2013.2283233.
Texte intégralCorbellini, Alejandro, Cristian Mateos, Daniela Godoy, Alejandro Zunino et Silvia Schiaffino. « An architecture and platform for developing distributed recommendation algorithms on large-scale social networks ». Journal of Information Science 41, no 5 (8 juin 2015) : 686–704. http://dx.doi.org/10.1177/0165551515588669.
Texte intégralHe, Chaobo, Hanchao Li, Xiang Fei, Atiao Yang, Yong Tang et Jia Zhu. « A topic community-based method for friend recommendation in large-scale online social networks ». Concurrency and Computation : Practice and Experience 29, no 6 (21 juillet 2016) : e3924. http://dx.doi.org/10.1002/cpe.3924.
Texte intégralShao, Shiyun, Yunni Xia, Kaifeng Bai et Xiaoxin Zhou. « A Quasi-Newton Matrix Factorization-Based Model for Recommendation ». International Journal of Web Services Research 20, no 1 (11 décembre 2023) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijwsr.334703.
Texte intégralLi, Yuxin, Jingyi Wang, Xinyang Wu, Rui Zhou et 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, no 1 (8 décembre 2023) : 257–64. http://dx.doi.org/10.54254/2753-8818/19/20230568.
Texte intégralZheng, Kai, Xianjun Yang, Yilei Wang, Yingjie Wu et Xianghan Zheng. « Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference ». International Journal of Crowd Science 4, no 1 (31 janvier 2020) : 31–44. http://dx.doi.org/10.1108/ijcs-10-2019-0030.
Texte intégralKim, JaeWon, JeongA Wi, SooJin Jang et YoungBin Kim. « Sequential Recommendations on Board-Game Platforms ». Symmetry 12, no 2 (2 février 2020) : 210. http://dx.doi.org/10.3390/sym12020210.
Texte intégralPedersen, Rasmus Rex. « Datafication and the push for ubiquitous listening in music streaming ». MedieKultur : Journal of media and communication research 36, no 69 (11 décembre 2020) : 071–89. http://dx.doi.org/10.7146/mediekultur.v36i69.121216.
Texte intégralLiu, Hao, Jindong Han, Yanjie Fu, Jingbo Zhou, Xinjiang Lu et Hui Xiong. « Multi-modal transportation recommendation with unified route representation learning ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 3 (novembre 2020) : 342–50. http://dx.doi.org/10.14778/3430915.3430924.
Texte intégralZhang, Hailin, Penghao Zhao, Xupeng Miao, Yingxia Shao, Zirui Liu, Tong Yang et Bin Cui. « Experimental Analysis of Large-Scale Learnable Vector Storage Compression ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 4 (décembre 2023) : 808–22. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636234.
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