Zobrazeno 1 - 10
of 55
pro vyhledávání: '"geo-social network"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 27662-27675 (2023)
Frequent pattern mining (FPM) has played an important role in many graph domains, such as bioinformatics and social networks. In this paper, we focus on geo-social graphs, a kind of social network augmented by geographical information. However, in ad
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b64995d4bc3b46759795ce8040841569
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:
Tehnički Vjesnik, Vol 26, Iss 2, Pp 433-440 (2019)
Most of existing methods do not consider the maximum recommendation issue. Meanwhile, the methods also do not consider the negative influence in recommendation model. These two shortcomings limit further application of the recommendation system. In a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4bc77cdd44f9486395609406a70c8051
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:
ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol 7, Iss 3, p 82 (2018)
There are many potential factors that are involved in the decision making process of site selection, which makes it a challenging issue. This paper addresses the collaborative decision making concept through a geo-social network to predict site selec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d5d491ad24964c7bab9dcdd6dbe35f46
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.
Autor:
Zhou, Xiao
The availability of rich information about fine-grained user mobility in urban environments from increasingly geographically-aware social networking services and the rapid development of machine learning applications greatly facilitate the investigat
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0ff1dd577716cb2ea26d1bb48fdab885
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.