Littérature scientifique sur le sujet « Sequence-aware recommender system »
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Articles de revues sur le sujet "Sequence-aware recommender system"
Zha, Yongfu, Yongjian Zhang, Zhixin Liu et Yumin Dong. « Self-Attention Based Time-Rating-Aware Context Recommender System ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (17 septembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9288902.
Texte intégralSun, Ninghua, Tao Chen, Longya Ran et Wenshan Guo. « Dynamic and Static Features-Aware Recommendation with Graph Neural Networks ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21 avril 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5484119.
Texte intégralQuadrana, Massimo, Paolo Cremonesi et Dietmar Jannach. « Sequence-Aware Recommender Systems ». ACM Computing Surveys 51, no 4 (6 septembre 2018) : 1–36. http://dx.doi.org/10.1145/3190616.
Texte intégralXu, Yanan, Yanmin Zhu et Jiadi Yu. « Modeling Multiple Coexisting Category-Level Intentions for Next Item Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems 39, no 3 (6 mai 2021) : 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3441642.
Texte intégralMahmud, Umar. « UML based Model of a Context Aware System ». International Journal of Advanced Pervasive and Ubiquitous Computing 7, no 1 (janvier 2015) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ijapuc.2015010101.
Texte intégralWu, Shiwen, Yuanxing Zhang, Chengliang Gao, Kaigui Bian et Bin Cui. « GARG : Anonymous Recommendation of Point-of-Interest in Mobile Networks by Graph Convolution Network ». Data Science and Engineering 5, no 4 (29 juillet 2020) : 433–47. http://dx.doi.org/10.1007/s41019-020-00135-z.
Texte intégralQiu, Ruihong, Zi Huang, Tong Chen et Hongzhi Yin. « Exploiting Positional Information for Session-Based Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems 40, no 2 (30 avril 2022) : 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3473339.
Texte intégralLevitan, Michael M., Gary E. Crawford et Andrew Hardwick. « Practical Considerations for Pressure-Rate Deconvolution of Well Test Data ». SPE Journal 11, no 01 (1 mars 2006) : 35–47. http://dx.doi.org/10.2118/90680-pa.
Texte intégralKala, K. U., et M. Nandhini. « Context-Category Specific sequence aware Point-Of-Interest Recommender System with Multi-Gated Recurrent Unit ». Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 9 décembre 2019. http://dx.doi.org/10.1007/s12652-019-01583-w.
Texte intégralLiu, Xiao, Bonan Gao, Basem Suleiman, Han You, Zisu Ma, Yu Liu et Ali Anaissi. « Privacy-Preserving Personalized Fitness Recommender System ( P 3 FitRec ) : A Multi-level Deep Learning Approach ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13 janvier 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3572899.
Texte intégralLivres sur le sujet "Sequence-aware recommender system"
1st, Kala K. U., et Nandhini M. 2nd. Deep Learning Model for Categorical Context Adaptation in Sequence-Aware Recommender Systems. INSC International Publisher (IIP), 2021.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Sequence-aware recommender system"
Kala, K. U., et M. Nandhini. « Two-Way Sequence Modeling for Context-Aware Recommender Systems with Multiple Interactive Bidirectional Gated Recurrent Unit ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 129–37. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-2612-1_12.
Texte intégralZhou, Mingming, et Yabo Xu. « Challenges to Use Recommender Systems to Enhance Meta-Cognitive Functioning in Online Learners ». Dans Educational Recommender Systems and Technologies, 282–301. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-61350-489-5.ch012.
Texte intégralZhou, Mingming, et Yabo Xu. « Challenges to Use Recommender Systems to Enhance Meta-Cognitive Functioning in Online Learners ». Dans Data Mining, 1916–35. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2455-9.ch099.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Sequence-aware recommender system"
Quadrana, Massimo, Paolo Cremonesi et Dietmar Jannach. « Sequence-aware Recommender Systems ». Dans UMAP '18 : 26th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3209219.3209270.
Texte intégralQuadrana, Massimo, et Paolo Cremonesi. « Sequence-aware recommendation ». Dans RecSys '18 : Twelfth ACM Conference on Recommender Systems. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3240323.3241621.
Texte intégralQuadrana, Massimo, Dietmar Jannach et Paolo Cremonesi. « Tutorial : Sequence-Aware Recommender Systems ». Dans WWW '19 : The Web Conference. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3308560.3320091.
Texte intégralFelicioni, Nicolò, Andrea Donati, Luca Conterio, Luca Bartoccioni, Davide Yi Xian Hu, Cesare Bernardis et Maurizio Ferrari Dacrema. « Multi-Objective Blended Ensemble For Highly Imbalanced Sequence Aware Tweet Engagement Prediction ». Dans RecSys Challenge '20 : Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2020. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3415959.3415998.
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