Zobrazeno 1 - 10
of 291
pro vyhledávání: '"Factorization machines"'
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 13, p 2125 (2024)
Personalized news recommendation can alleviate the information overload problem, and accurate modeling of user interests is the core of personalized news recommendation. Existing news recommendation methods integrate the titles and contents of news a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0798d9e86c2948d7a045a754b32bed87
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 128633-128643 (2023)
Factorization Machines (FM) is a general predictor that can efficiently model feature interactions in linear time, and thus has been broadly used for regression, classification and ranking tasks. Subspace Encoding Factorization Machine (SEFM) is one
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1f59538ca1fd4f67bdb44480f5d86141
Autor:
Muzaffer Ayvaz, Lieven De Lathauwer
Publikováno v:
Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, Vol 8 (2022)
We introduce the Tensor-Based Multivariate Optimization (TeMPO) framework for use in nonlinear optimization problems commonly encountered in signal processing, machine learning, and artificial intelligence. Within our framework, we model nonlinear re
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1984d372cd5f48d88b8e26eb5f9b7b07
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 100173-100184 (2021)
Modern recommender systems (RS) work by processing a number of signals that can be inferred from large sets of user-item interaction data. The main signal to analyze stems from the raw matrix that represents interactions. However, we can increase the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6f847c6fa75e4a66a8b888cfb9677080
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 35331-35343 (2020)
The most challenging task of Community Question Answering (CQA) is to provide high-quality answers to users' questions. Currently, a variety of expert recommendation methods have been proposed and greatly improved the effective matching between quest
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f5a4e9b485a64fb79e88fa767b9eda13
Autor:
Nuan Wen, Fang Zhang
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 41342-41350 (2020)
Users' historical activities are usually contained in real-life sequential recommendation systems to predict their future behaviors. In this situation, traditional Factorization Machines (FMs) approaches may be not suitable. Recently, a new surge of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/111c45506c8e4682975764df1fab6f5f