Littérature scientifique sur le sujet « Recommendation graph »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Recommendation graph ».
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.
Articles de revues sur le sujet "Recommendation graph"
Jiang, Liwei, Guanghui Yan, Hao Luo et Wenwen Chang. « Improved Collaborative Recommendation Model : Integrating Knowledge Embedding and Graph Contrastive Learning ». Electronics 12, no 20 (13 octobre 2023) : 4238. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204238.
Texte intégralChen, Fukun, Guisheng Yin, Yuxin Dong, Gesu Li et Weiqi Zhang. « KHGCN : Knowledge-Enhanced Recommendation with Hierarchical Graph Capsule Network ». Entropy 25, no 4 (20 avril 2023) : 697. http://dx.doi.org/10.3390/e25040697.
Texte intégralTolety, Venkata Bhanu Prasad, et Evani Venkateswara Prasad. « Graph Neural Networks for E-Learning Recommendation Systems ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 9s (31 août 2023) : 43–50. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i9s.7395.
Texte intégralWang, 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, no 17 (24 mars 2024) : 19189–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29887.
Texte intégralLiu, Jiawei, Haihan Gao, Chuan Shi, Hongtao Cheng et Qianlong Xie. « Self-Supervised Spatio-Temporal Graph Learning for Point-of-Interest Recommendation ». Applied Sciences 13, no 15 (1 août 2023) : 8885. http://dx.doi.org/10.3390/app13158885.
Texte intégralLi, Ran, Yuexin Li, Jingsheng Lei et Shengying Yang. « A Multi-Behavior Recommendation Method for Users Based on Graph Neural Networks ». Applied Sciences 13, no 16 (16 août 2023) : 9315. http://dx.doi.org/10.3390/app13169315.
Texte intégralWu, Ziteng, Chengyun Song, Yunqing Chen et 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.
Texte intégralYu, Wenhui, Zixin Zhang et Zheng Qin. « Low-Pass Graph Convolutional Network for Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8954–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20878.
Texte intégralZhang, Shengzhe, Liyi Chen, Chao Wang, Shuangli Li et Hui Xiong. « Temporal Graph Contrastive Learning for Sequential Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 9359–67. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28789.
Texte intégralZeng, Yiping, et Shumin Liu. « Research on recommendation algorithm of Graph attention Network based on Knowledge graph ». Journal of Physics : Conference Series 2113, no 1 (1 novembre 2021) : 012085. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2113/1/012085.
Texte intégralThèses sur le sujet "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.
Texte intégralLarsson, 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.
Texte intégralSöderkvist, 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.
Texte intégralOzturk, 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.
Texte intégralLandia, Nikolas. « Content-awareness and graph-based ranking for tag recommendation in folksonomies ». Thesis, University of Warwick, 2013. http://wrap.warwick.ac.uk/58069/.
Texte intégralPriya, Rashmi. « RETAIL DATA ANALYTICS USING GRAPH DATABASE ». UKnowledge, 2018. https://uknowledge.uky.edu/cs_etds/67.
Texte intégralOlmucci, Poddubnyy Oleksandr. « Graph Neural Networks for Recommender Systems ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25033/.
Texte intégralBereczki, 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.
Texte intégralRekommendationssystem 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.
Texte intégralLisena, Pasquale. « Knowledge-based music recommendation : models, algorithms and exploratory search ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS614.
Texte intégralRepresenting 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
Livres sur le sujet "Recommendation graph"
Varlamov, Oleg. Fundamentals of creating MIVAR expert systems. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1513119.
Texte intégralVarlamov, Oleg. Mivar databases and rules. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1508665.
Texte intégralLevy, Barry S., dir. Social Injustice and Public Health. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190914653.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Recommendation graph"
Lodhi, Aminah Bilal, Muhammad Abdullah Bilal, Hafiz Syed Muhammad Bilal, Kifayat Ullah Khan, Fahad Ahmed Satti, Shah Khalid et Sungyoung Lee. « PNRG : Knowledge Graph-Driven Methodology for Personalized Nutritional Recommendation Generation ». Dans 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.
Texte intégralShi, Chuan, Xiao Wang et Philip S. Yu. « Heterogeneous Graph Representation for Recommendation ». Dans Artificial Intelligence : Foundations, Theory, and Algorithms, 175–208. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6166-2_7.
Texte intégralZhang, Yuanyuan, Maosheng Sun, Xiaowei Zhang et Yonglong Zhang. « Multi-task Feature Learning for Social Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralXue, Feng, Wenjie Zhou, Zikun Hong et Kang Liu. « Multi-stage Knowledge Propagation Network for Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralTien, Dong Nguyen, et Hai Pham Van. « Graph Neural Network Combined Knowledge Graph for Recommendation System ». Dans Computational Data and Social Networks, 59–70. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66046-8_6.
Texte intégralGuo, Zengqiang, Yan Yang, Jijie Zhang, Tianqi Zhou et Bangyu Song. « Knowledge Graph Bidirectional Interaction Graph Convolutional Network for Recommendation ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 532–43. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-15931-2_44.
Texte intégralChatterjee, Aniruddha, Sagnik Biswas et M. Kanchana. « Patent Recommendation Engine Using Graph Database ». Dans Computational Intelligence and Data Analytics, 475–86. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3391-2_36.
Texte intégralLiufu, Yuanwei, et Hong Shen. « Social Recommendation via Graph Attentive Aggregation ». Dans 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.
Texte intégralZhu, Jinghua, Yanchang Cui, Zhuohao Zhang et Heran Xi. « Knowledge Graph Transformer for Sequential Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralWen, Bo, Shumin Deng et Huajun Chen. « Knowledge-Enhanced Collaborative Meta Learner for Long-Tail Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Recommendation graph"
Gôlo, Marcos P. S., Leonardo G. Moraes, Rudinei Goularte et Ricardo M. Marcacini. « One-Class Recommendation through Unsupervised Graph Neural Networks for Link Prediction ». Dans Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/kdmile.2022.227810.
Texte intégralTian, Yijun, Chuxu Zhang, Zhichun Guo, Chao Huang, Ronald Metoyer et Nitesh V. Chawla. « RecipeRec : A Heterogeneous Graph Learning Model for Recipe Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralSang, Lei, et Lei Li. « Neural Collaborative Recommendation with Knowledge Graph ». Dans 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00038.
Texte intégralJin, Yuanyuan, Wei Zhang, Mingyou Sun, Xing Luo et Xiaoling Wang. « Neural Restaurant-aware Dish Recommendation ». Dans 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00090.
Texte intégralCao, Bin, Jianwei Yin, Shuiguang Deng, Dongjing Wang et Zhaohui Wu. « Graph-based workflow recommendation ». Dans the 21st ACM international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2396761.2398466.
Texte intégralYang, Kaige, et Laura Toni. « GRAPH-BASED RECOMMENDATION SYSTEM ». Dans 2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/globalsip.2018.8646359.
Texte intégralLi, Chaoliu, Lianghao Xia, Xubin Ren, Yaowen Ye, Yong Xu et Chao Huang. « Graph Transformer for Recommendation ». Dans 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.
Texte intégralXia, Lianghao, Yizhen Shao, Chao Huang, Yong Xu, Huance Xu et Jian Pei. « Disentangled Graph Social Recommendation ». Dans 2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icde55515.2023.00180.
Texte intégralDossena, Marco, Christopher Irwin et Luigi Portinale. « Graph-based Recommendation using Graph Neural Networks ». Dans 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icmla55696.2022.00270.
Texte intégralZhou, Chunyi, Yuanyuan Jin, Xiaoling Wang et Yingjie Zhang. « Conversational Music Recommendation based on Bandits ». Dans 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbk50248.2020.00016.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Recommendation graph"
Rinaudo, Christina, William Leonard, Jaylen Hopson, Christopher Morey, Robert Hilborn et Theresa Coumbe. Enabling understanding of artificial intelligence (AI) agent wargaming decisions through visualizations. Engineer Research and Development Center (U.S.), avril 2024. http://dx.doi.org/10.21079/11681/48418.
Texte intégral