Articles de revues sur le sujet « Recommendation graph »
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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 intégralZhang, Tingting, et Shengnan Liu. « Hybrid Music Recommendation Algorithm Based on Music Gene and Improved Knowledge Graph ». Security and Communication Networks 2022 (9 avril 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5889724.
Texte intégralKłopotek, Robert. « Modeling Bimodal Social Networks Subject to the Recommendation with the Cold Start User-Item Model ». Computers 9, no 1 (12 février 2020) : 11. http://dx.doi.org/10.3390/computers9010011.
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 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 intégralLi, Pu, Tianci Li, Xin Wang, Suzhi Zhang, Yuncheng Jiang et Yong Tang. « Scholar Recommendation Based on High-Order Propagation of Knowledge Graphs ». International Journal on Semantic Web and Information Systems 18, no 1 (janvier 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.297146.
Texte intégralCrișan, Gheorghe-Cătălin. « Suggest Recommendation for Library Users Using Graphs ». International Journal of Advanced Statistics and IT&C for Economics and Life Sciences 9, no 1 (1 juin 2019) : 41–51. http://dx.doi.org/10.2478/ijasitels-2019-0005.
Texte intégralNi, Wenkai, Yanhui Du, Xingbang Ma et Haibin Lv. « Research on Hybrid Recommendation Model for Personalized Recommendation Scenarios ». Applied Sciences 13, no 13 (5 juillet 2023) : 7903. http://dx.doi.org/10.3390/app13137903.
Texte intégralPeng, Jiquan, Jibing Gong, Chao Zhou, Qian Zang, Xiaohan Fang, Kailun Yang et Jing Yu. « KGCFRec : Improving Collaborative Filtering Recommendation with Knowledge Graph ». Electronics 13, no 10 (15 mai 2024) : 1927. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13101927.
Texte intégralPan, Zhiqiang, Wanyu Chen et Honghui Chen. « Dynamic Graph Learning for Session-Based Recommendation ». Mathematics 9, no 12 (19 juin 2021) : 1420. http://dx.doi.org/10.3390/math9121420.
Texte intégralMa, Xintao, Liyan Dong, Yuequn Wang, Yongli Li et Minghui Sun. « AIRC : Attentive Implicit Relation Recommendation Incorporating Content Information for Bipartite Graphs ». Mathematics 8, no 12 (30 novembre 2020) : 2132. http://dx.doi.org/10.3390/math8122132.
Texte intégralTallapally, Dharahas, John Wang, Katerina Potika et Magdalini Eirinaki. « Using Graph Neural Networks for Social Recommendations ». Algorithms 16, no 11 (10 novembre 2023) : 515. http://dx.doi.org/10.3390/a16110515.
Texte intégralYang, Xu, Ziyi Huan, Yisong Zhai et Ting Lin. « Research of Personalized Recommendation Technology Based on Knowledge Graphs ». Applied Sciences 11, no 15 (31 juillet 2021) : 7104. http://dx.doi.org/10.3390/app11157104.
Texte intégralGao, Wei, et Jian Wu. « Multigraph Convolutional Network Enhanced Neural Factorization Machine for Service Recommendation ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (1 avril 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3747033.
Texte intégralXu, Zhuoming, Hanlin Liu, Jian Li, Qianqian Zhang et Yan Tang. « CKGAT : Collaborative Knowledge-Aware Graph Attention Network for Top-N Recommendation ». Applied Sciences 12, no 3 (5 février 2022) : 1669. http://dx.doi.org/10.3390/app12031669.
Texte intégralZhang, Chengyuan, Yang Wang, Lei Zhu, Jiayu Song et Hongzhi Yin. « Multi-Graph Heterogeneous Interaction Fusion for Social Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems 40, no 2 (30 avril 2022) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3466641.
Texte intégralLing, Chun-Yang, Yan-Zhen Zou, Ze-Qi Lin et Bing Xie. « Graph Embedding Based API Graph Search and Recommendation ». Journal of Computer Science and Technology 34, no 5 (septembre 2019) : 993–1006. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-019-1956-2.
Texte intégralLi, Shanshan, Xinzhuan Hu, Jingfeng Guo, Bin Liu, Mingyue Qi et Yutong Jia. « Popularity-Debiased Graph Self-Supervised for Recommendation ». Electronics 13, no 4 (6 février 2024) : 677. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13040677.
Texte intégralPan, Zhiqiang, Fei Cai, Wanyu Chen et Honghui Chen. « Graph Co-Attentive Session-based Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems 40, no 4 (31 octobre 2022) : 1–31. http://dx.doi.org/10.1145/3486711.
Texte intégralZhang, Suqi, Ningjing Zhang, Shuai Fan, Junhua Gu et Jianxin Li. « Knowledge Graph Recommendation Model Based on Adversarial Training ». Applied Sciences 12, no 15 (24 juillet 2022) : 7434. http://dx.doi.org/10.3390/app12157434.
Texte intégralFan, Lihang, Wenfei Fan, Ping Lu, Chao Tian et Qiang Yin. « Enriching Recommendation Models with Logic Conditions ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 3 (13 novembre 2023) : 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3617330.
Texte intégralMa, Ruixin, Fangqing Guo, Liang Zhao, Biao Mei, Xiya Bu, Hao Wu et Enxin Song. « Knowledge Graph Extrapolation Network with Transductive Learning for Recommendation ». Applied Sciences 12, no 10 (12 mai 2022) : 4899. http://dx.doi.org/10.3390/app12104899.
Texte intégralMa, Chuang, Xin Ren, Guangxia Xu et Bo He. « FedGR : Federated Graph Neural Network for Recommendation Systems ». Axioms 12, no 2 (7 février 2023) : 170. http://dx.doi.org/10.3390/axioms12020170.
Texte intégralLiu, Jingtong, Huawei Yi, Yixuan Gao et Rong Jing. « Personalized Point-of-Interest Recommendation Using Improved Graph Convolutional Network in Location-Based Social Network ». Electronics 12, no 16 (18 août 2023) : 3495. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12163495.
Texte intégralZhu, Wenhao, Yujun Xie, Qun Huang, Zehua Zheng, Xiaozhao Fang, Yonghui Huang et Weijun Sun. « Graph Transformer Collaborative Filtering Method for Multi-Behavior Recommendations ». Mathematics 10, no 16 (16 août 2022) : 2956. http://dx.doi.org/10.3390/math10162956.
Texte intégralXie, Lijie, Zhaoming Hu, Xingjuan Cai, Wensheng Zhang et Jinjun Chen. « Explainable recommendation based on knowledge graph and multi-objective optimization ». Complex & ; Intelligent Systems 7, no 3 (6 mars 2021) : 1241–52. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00315-y.
Texte intégralShang, Songtao, Wenqian Shang, Minyong Shi, Shuchao Feng et Zhiguo Hong. « A Video Recommendation Algorithm Based on Hyperlink-Graph Model ». International Journal of Software Innovation 5, no 3 (juillet 2017) : 49–63. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.2017070104.
Texte intégralChicaiza, Janneth, et Priscila Valdiviezo-Diaz. « A Comprehensive Survey of Knowledge Graph-Based Recommender Systems : Technologies, Development, and Contributions ». Information 12, no 6 (28 mai 2021) : 232. http://dx.doi.org/10.3390/info12060232.
Texte intégralPan, Long, Jiwei Qin et Liejun Wang. « Graph-based recommendation by trust ». International Journal of Internet Protocol Technology 14, no 1 (2021) : 33. http://dx.doi.org/10.1504/ijipt.2021.10036585.
Texte intégralWang, Liejun, Long Pan et Jiwei Qin. « Graph-based recommendation by trust ». International Journal of Internet Protocol Technology 14, no 1 (2021) : 33. http://dx.doi.org/10.1504/ijipt.2021.113906.
Texte intégralChen, Chong, Weizhi Ma, Min Zhang, Zhaowei Wang, Xiuqiang He, Chenyang Wang, Yiqun Liu et Shaoping Ma. « Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 5 (18 mai 2021) : 3958–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16515.
Texte intégralWang, Xiaole, Jiwei Qin, Shangju Deng et Wei Zeng. « Knowledge-Aware Enhanced Network Combining Neighborhood Information for Recommendations ». Applied Sciences 13, no 7 (4 avril 2023) : 4577. http://dx.doi.org/10.3390/app13074577.
Texte intégralZhang, Gengyue, Hao Li, Shuangling Li, Beibei Wang et Zhixing Ding. « MMKG-PAR : Multi-Modal Knowledge Graphs-Based Personalized Attraction Recommendation ». Sustainability 16, no 5 (6 mars 2024) : 2211. http://dx.doi.org/10.3390/su16052211.
Texte intégralLi, 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 août 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5902199.
Texte intégralKrasanakis, Emmanouil, et Andreas Symeonidis. « Fast Library Recommendation in Software Dependency Graphs with Symmetric Partially Absorbing Random Walks ». Future Internet 14, no 5 (20 avril 2022) : 124. http://dx.doi.org/10.3390/fi14050124.
Texte intégralMa, Xintao, Liyan Dong, Yuequn Wang, Yongli Li et Hao Zhang. « MNI : An enhanced multi-task neighborhood interaction model for recommendation on knowledge graph ». PLOS ONE 16, no 10 (28 octobre 2021) : e0258410. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258410.
Texte intégralKhalid Khoshnaw, Karwan Hoshyar, Zardasht Abdulaziz Abdulkarim Shwany, Twana Mustafa et Shayda Khudhur Ismail. « Mobile recommender system based on smart city graph ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 25, no 3 (1 mars 2022) : 1771. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i3.pp1771-1776.
Texte intégralHuang, Xiaoli, Junjie Wang et Junying Cui. « A Personalized Collaborative Filtering Recommendation System Based on Bi-Graph Embedding and Causal Reasoning ». Entropy 26, no 5 (28 avril 2024) : 371. http://dx.doi.org/10.3390/e26050371.
Texte intégralZhang, Ye, Yanqi Gao, Yupeng Zhou, Jianan Wang et 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, no 21 (24 mars 2024) : 23709–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30536.
Texte intégralWu, Jiang, Shaojie Jiang et Lei Shi. « A Next POI Recommendation Based on Graph Convolutional Network by Adaptive Time Patterns ». Electronics 12, no 5 (4 mars 2023) : 1241. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051241.
Texte intégralWang, Daocheng, Chao Chen, Chong Di et Minglei Shu. « Exploring Behavior Patterns for Next-POI Recommendation via Graph Self-Supervised Learning ». Electronics 12, no 8 (20 avril 2023) : 1939. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12081939.
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