Articles de revues sur le sujet « OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Sumariya, Shrey, Shreyas Rami, Shubham Revadekar, Vidhan Shah et Sudhir Bagul. « Hospital Recommender System ». BOHR International Journal of Engineering 2, no 1 (2023) : 1–6. http://dx.doi.org/10.54646/bije.011.
Texte intégralSumariya, Shrey, Shreyas Rami Rami, Shubham Revadekar, Vidhan Shah et Sudhir Bagul. « Hospital Recommender System ». BOHR International Journal of Internet of things, Artificial Intelligence and Machine Learning 1, no 1 (2022) : 99–103. http://dx.doi.org/10.54646/bijiam.016.
Texte intégralYuan, Weiwei, et Donghai Guan. « OPTIMIZED TRUST-AWARE RECOMMENDER SYSTEM USING GENETIC ALGORITHM ». Neural Network World 27, no 1 (2017) : 77–94. http://dx.doi.org/10.14311/nnw.2017.27.004.
Texte intégralVerma, Sandhya, et Amit Kumar Manjhvar. « Optimized Ranking Based Recommender System for Various Application Based Fields ». International Journal of Database Theory and Application 9, no 1 (28 février 2016) : 137–44. http://dx.doi.org/10.14257/ijdta.2016.9.2.15.
Texte intégralLi, Jian Yang, Xiao Ping Liu et Rui Li. « Optimized RBF for CBR-Recommendation System ». Applied Mechanics and Materials 214 (novembre 2012) : 568–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.214.568.
Texte intégralLoukili, Manal, Fayçal Messaoudi et Mohammed El Ghazi. « Machine learning based recommender system for e-commerce ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, no 4 (1 décembre 2023) : 1803. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i4.pp1803-1811.
Texte intégralHerce-Zelaya, Julio, Carlos Porcel, Álvaro Tejeda-Lorente, Juan Bernabé-Moreno et Enrique Herrera-Viedma. « Introducing CSP Dataset : A Dataset Optimized for the Study of the Cold Start Problem in Recommender Systems ». Information 14, no 1 (29 décembre 2022) : 19. http://dx.doi.org/10.3390/info14010019.
Texte intégralBahrami, N., M. Argany, N. N. Samani et A. R. Vafaeinejad. « DESIGNING A CONTEXT-AWARE RECOMMENDER SYSTEM IN THE OPTIMIZATION OF THE RELIEF AND RESCUE ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W18 (18 octobre 2019) : 171–77. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w18-171-2019.
Texte intégralGupta, Shalini, et Veer Sain Dixit. « A Meta-Heuristic Algorithm Approximating Optimized Recommendations for E-Commerce Business Promotions ». International Journal of Information Technology Project Management 11, no 2 (avril 2020) : 23–49. http://dx.doi.org/10.4018/ijitpm.2020040103.
Texte intégralMuruganandam, Kishore, et Shaphan Manipaul S. « A Real Time Tourism Recommender System using KNN and RBM Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 357–62. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51527.
Texte intégralZuo, Fang, Uladzislau Siniauski, Haochen Yang et Guanghui Wang. « OP-K-Means : Optimized Algorithm for Recommendation System Based on User Preferences ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012002.
Texte intégralAl-Asadi, Ammar Abdulsalam, et Mahdi Nsaif Jasim. « Cluster-based denoising autoencoders for rate prediction recommender systems ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 30, no 3 (1 juin 2023) : 1805. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i3.pp1805-1812.
Texte intégralAlabduljabbar, Reham. « Matrix Factorization Collaborative-Based Recommender System for Riyadh Restaurants : Leveraging Machine Learning to Enhance Consumer Choice ». Applied Sciences 13, no 17 (24 août 2023) : 9574. http://dx.doi.org/10.3390/app13179574.
Texte intégralAhmed, Esmael, et Adane Letta. « Book Recommendation Using Collaborative Filtering Algorithm ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2023 (11 mars 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1514801.
Texte intégralSu, Xinjie, Peng Li et Xinru Zhu. « The Influence of Herd Mentality on Rating Bias and Popularity Bias : A Bi-Process Debiasing Recommendation Model Based on Matrix Factorization ». Behavioral Sciences 13, no 1 (10 janvier 2023) : 63. http://dx.doi.org/10.3390/bs13010063.
Texte intégralWang, Ruijun. « Spring Festival Holiday Tourism Data Mining Based on the Deep Learning Model ». Scientific Programming 2022 (18 juin 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9991794.
Texte intégralWang, Xixian, Xiaoming Wang, Binrui Huang, Mingzhan Dai et Jianwei Li. « Efficient Personalized Recommendation Based on Federated Learning with Similarity Ciphertext Calculation ». Security and Communication Networks 2022 (16 septembre 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8607234.
Texte intégralS, Saranya, et C. Jeyalakshmi. « Collaborative Movie Recommendation System using Enhanced Fuzzy C-Means Clustering with Dove Swarm Optimization Algorithm ». ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 17, no 3 (22 juillet 2023) : 308–18. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2023173.251272.
Texte intégralVats, Satvik, et B. B. Sagar. « An independent time optimized hybrid infrastructure for big data analytics ». Modern Physics Letters B 34, no 28 (21 juillet 2020) : 2050311. http://dx.doi.org/10.1142/s021798492050311x.
Texte intégralNeupane, Krishna Prasad, Ervine Zheng, Yu Kong et Qi Yu. « A Dynamic Meta-Learning Model for Time-Sensitive Cold-Start Recommendations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7868–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20756.
Texte intégralLujak, Marin, Holger Billhardt, Jürgen Dunkel, Alberto Fernández, Ramón Hermoso et Sascha Ossowski. « A distributed architecture for real-time evacuation guidance in large smart buildings ». Computer Science and Information Systems 14, no 1 (2017) : 257–82. http://dx.doi.org/10.2298/csis161014002l.
Texte intégralVats, Satvik, Bharat Bhushan Sagar, Karan Singh, Ali Ahmadian et Bruno A. Pansera. « Performance Evaluation of an Independent Time Optimized Infrastructure for Big Data Analytics that Maintains Symmetry ». Symmetry 12, no 8 (2 août 2020) : 1274. http://dx.doi.org/10.3390/sym12081274.
Texte intégralDella Corte, Dennis, Wolfgang Colsman, Ben Welker et Brian Rennick. « Library eArchiving with ZONTAL Space and the Allotrope Data Format ». Digital Library Perspectives 36, no 1 (15 janvier 2020) : 69–77. http://dx.doi.org/10.1108/dlp-09-2019-0036.
Texte intégralKatarya, Rahul, et Om Prakash Verma. « Recommender system with grey wolf optimizer and FCM ». Neural Computing and Applications 30, no 5 (27 décembre 2016) : 1679–87. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-016-2817-3.
Texte intégralGelvez Garcia, Nancy Yaneth, Jesús Gil-Ruíz et Jhon Fredy Bayona-Navarro. « Optimization of Recommender Systems Using Particle Swarms ». Ingeniería 28, Suppl (28 février 2023) : e19925. http://dx.doi.org/10.14483/23448393.19925.
Texte intégralPajuelo-Holguera, Francisco, Juan A. Gómez-Pulido et Fernando Ortega. « Performance of Two Approaches of Embedded Recommender Systems ». Electronics 9, no 4 (25 mars 2020) : 546. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9040546.
Texte intégralAnbu, A. « Analyzing the misleading information on Covid-19 using MBCFWS4 ». Multidisciplinary Science Journal 5, no 2 (9 avril 2023) : 2023021. http://dx.doi.org/10.31893/multiscience.2023021.
Texte intégralSong, Li Yang, Xiao Ru He et Ji Cheng Zhang. « Optimization of Acid Fracturing Design in Yubei Fractured Reservoir ». Applied Mechanics and Materials 580-583 (juillet 2014) : 2495–501. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.580-583.2495.
Texte intégralZhai, Hai-bin. « Exploiting Post-Click Behaviors for Recommender System ». International Journal on Cybernetics & ; Informatics 11, no 4 (27 août 2022) : 113–23. http://dx.doi.org/10.5121/ijci.2022.110409.
Texte intégralAngelis, Sotiris, Konstantinos Kotis et Dimitris Spiliotopoulos. « Semantic Trajectory Analytics and Recommender Systems in Cultural Spaces ». Big Data and Cognitive Computing 5, no 4 (16 décembre 2021) : 80. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5040080.
Texte intégralSong, Yicheng, Nachiketa Sahoo et Elie Ofek. « When and How to Diversify—A Multicategory Utility Model for Personalized Content Recommendation ». Management Science 65, no 8 (août 2019) : 3737–57. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.2018.3127.
Texte intégralSun, Ning. « Overview of definition, evaluation, and algorithms of serendipity in recommender systems ». Applied and Computational Engineering 6, no 1 (14 juin 2023) : 565–71. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230861.
Texte intégralLim, Ying Fei, Su Cheng Haw, Kok Why Ng et Elham Abdulwahab Anaam. « Hybrid-based Recommender System for Online Shopping : A Review ». Journal of Engineering Technology and Applied Physics 5, no 1 (15 mars 2023) : 12–34. http://dx.doi.org/10.33093/jetap.2023.5.1.3.
Texte intégralChen, Shuo, et Min Wu. « Attention Collaborative Autoencoder for Explicit Recommender Systems ». Electronics 9, no 10 (18 octobre 2020) : 1716. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9101716.
Texte intégralYao, ZiXi. « Review of Movie Recommender Systems Based on Deep Learning ». SHS Web of Conferences 159 (2023) : 02010. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202315902010.
Texte intégralChen, Keyu, et Shiliang Sun. « CP-Rec : Contextual Prompting for Conversational Recommender Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 11 (26 juin 2023) : 12635–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26487.
Texte intégralKim, Minseok, Hwanjun Song, Yooju Shin, Dongmin Park, Kijung Shin et Jae-Gil Lee. « Meta-Learning for Online Update of Recommender Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 4 (28 juin 2022) : 4065–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20324.
Texte intégralQuest, Gemina, Rosalie Arendt, Christian Klemm, Vanessa Bach, Janik Budde, Peter Vennemann et Matthias Finkbeiner. « Integrated Life Cycle Assessment (LCA) of Power and Heat Supply for a Neighborhood : A Case Study of Herne, Germany ». Energies 15, no 16 (15 août 2022) : 5900. http://dx.doi.org/10.3390/en15165900.
Texte intégralRizkallah, Sandra, Amir F. Atiya et Samir Shaheen. « New Vector-Space Embeddings for Recommender Systems ». Applied Sciences 11, no 14 (13 juillet 2021) : 6477. http://dx.doi.org/10.3390/app11146477.
Texte intégralGallacher, D. J. « Optimised descriptors recommended for Australian sugarcane germplasm (Saccharum spp. hybrid) ». Australian Journal of Agricultural Research 48, no 6 (1997) : 775. http://dx.doi.org/10.1071/a96106.
Texte intégralMu, Shanlei, Yaliang Li, Wayne Xin Zhao, Siqing Li et Ji-Rong Wen. « Knowledge-Guided Disentangled Representation Learning for Recommender Systems ». ACM Transactions on Information Systems 40, no 1 (31 janvier 2022) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3464304.
Texte intégralLiu, Lewis, et Kun Zhao. « Asynchronous Stochastic Gradient Descent for Extreme-Scale Recommender Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 328–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16108.
Texte intégralPasdar, Amirmohammad, Young Choon Lee, Tahereh Hassanzadeh et Khaled Almi’ani. « Resource Recommender for Cloud-Edge Engineering ». Information 12, no 6 (25 mai 2021) : 224. http://dx.doi.org/10.3390/info12060224.
Texte intégralRockson, Seth Bedu, Madihah Md Rasid, Mohd Shafiq Anuar, Siti Maherah Hussin, Norzanah Rosmin, Norjulia Mohamad Nordin et Michael Gyan. « DESIGNING TECHNO-ECONOMIC OFF-GRID PHOTOVOLTAIC SYSTEM USING AN IMPROVED DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM ». Jurnal Teknologi 85, no 4 (25 juin 2023) : 153–65. http://dx.doi.org/10.11113/jurnalteknologi.v85.18334.
Texte intégralManikandan, B., P. Rama et S. Chakaravarthi. « An automatic product recommendation system in e-commerce using Flamingo Search Optimizer and Fuzzy Temporal Multi Neural Classifier ». Journal of Autonomous Intelligence 6, no 2 (4 août 2023) : 568. http://dx.doi.org/10.32629/jai.v6i2.568.
Texte intégralMustika, Hani Febri, et Aina Musdholifah. « Book Recommender System Using Genetic Algorithm and Association Rule Mining ». Computer Engineering and Applications Journal 8, no 2 (11 juin 2019) : 85–92. http://dx.doi.org/10.18495/comengapp.v8i2.305.
Texte intégralAssad, Ussama, Muhammad Arshad Shehzad Hassan, Umar Farooq, Asif Kabir, Muhammad Zeeshan Khan, S. Sabahat H. Bukhari, Zain ul Abidin Jaffri, Judit Oláh et József Popp. « Smart Grid, Demand Response and Optimization : A Critical Review of Computational Methods ». Energies 15, no 6 (9 mars 2022) : 2003. http://dx.doi.org/10.3390/en15062003.
Texte intégralSon, Juyeon, Wonyoung Choi et Sang-Min Choi. « Trust information network in social Internet of things using trust-aware recommender systems ». International Journal of Distributed Sensor Networks 16, no 4 (avril 2020) : 155014772090877. http://dx.doi.org/10.1177/1550147720908773.
Texte intégralPopa, Alina. « DESIGNING A HOLISTIC ADAPTIVE RECOMMENDER SYSTEM (HARS) FOR CUSTOMER RELATIONSHIP DEVELOPMENT : A CONCEPTUAL FRAMEWORK ». Journal of Social Sciences IV, no 2 (mai 2021) : 84–97. http://dx.doi.org/10.52326/jss.utm.2021.4(2).09.
Texte intégralZhang, Liang, Quanshen Wei, Lei Zhang, Baojiao Wang et Wen-Hsien Ho. « Diversity Balancing for Two-Stage Collaborative Filtering in Recommender Systems ». Applied Sciences 10, no 4 (13 février 2020) : 1257. http://dx.doi.org/10.3390/app10041257.
Texte intégral