Zobrazeno 1 - 10
of 921
pro vyhledávání: '"knowledge graph attention"'
Autor:
Wu, Zhizhong
Recommendation systems play a crucial role in helping users filter through vast amounts of information. However, traditional recommendation algorithms often overlook the integration and utilization of multi-source information, limiting system perform
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.15315
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Nowadays, a tremendous amount of human communications occur on Internet-based communication infrastructures, like social networks, email, forums, organizational communication platforms, etc. Indeed, the automatic prediction or assessment of individua
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.13780
Publikováno v:
In Artificial Intelligence In Medicine March 2024 149
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhang, Ge1,2 (AUTHOR), Gao, Zhijie1,2 (AUTHOR), Yan, Chaokun1,2 (AUTHOR), Wang, Jianlin1,2 (AUTHOR), Liang, Wenjuan1,2 (AUTHOR), Luo, Junwei3 (AUTHOR), Luo, Huimin1,2 (AUTHOR) luohuimin@henu.edu.cn
Publikováno v:
Briefings in Bioinformatics. May2023, Vol. 24 Issue 3, p1-13. 13p.
Autor:
Chong Wang, Peipei Yue
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 153232-153242 (2024)
Aiming at the issue that most of the existing knowledge graph-based methods for personalized learning resource recommendations do not take full advantage of collaborative signals from learner interaction data, we introduce a novel model named Collabo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/246b52a7f2a54612b339ef01a1dc22c9
Publikováno v:
Frontiers in Pharmacology, Vol 15 (2024)
Synthetic lethality (SL) is widely used to discover the anti-cancer drug targets. However, the identification of SL interactions through wet experiments is costly and inefficient. Hence, the development of efficient and high-accuracy computational me
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f1d1d2d57f5e4ca7a570356ae52f6a5c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Most existing knowledge graphs suffer from incompleteness. Embedding knowledge graphs into continuous vector spaces has recently attracted increasing interest in knowledge base completion. However, in most existing embedding methods, only fact triple
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.08431