Zobrazeno 1 - 3
of 3
pro vyhledávání: '"Ahn, Junhyung"'
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020)
We consider a matrix completion problem that exploits social or item similarity graphs as side information. We develop a universal, parameter-free, and computationally efficient algorithm that starts with hierarchical graph clustering and then iterat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.01728
We study the matrix completion problem that leverages hierarchical similarity graphs as side information in the context of recommender systems. Under a hierarchical stochastic block model that well respects practically-relevant social graphs and a lo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.05408
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.