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收录类别:SCI
语种:英语
作者:王亮
第一作者
作者:吴书
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Latent Structure Mining With Contrastive Modality Fusion for Multimedia Recommendation
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2023, 卷号: 35, 期号: 9, 页码: 9154-9167
作者:
Zhang, Jinghao
;
Zhu, Yanqiao
;
Liu, Qiang
;
Zhang, Mengqi
;
Wu, Shu
;
Wang, Liang
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浏览/下载:175/16
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提交时间:2023/11/17
Multimedia recommendation
graph structure learning
contrastive learning
FedBrain: A robust multi-site brain network analysis framework based on federated learning for brain disease diagnosis
期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2023, 卷号: 559, 页码: 13
作者:
Zhang, Chang
;
Meng, Xiangzhu
;
Liu, Qiang
;
Wu, Shu
;
Wang, Liang
;
Ning, Huansheng
Adobe PDF(3483Kb)
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浏览/下载:156/5
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提交时间:2023/11/16
Functional magnetic resonance image
Brain network
Federated learning
Deep neural networks
Brain disease diagnosis
Multiview Clustering via Unified and View-Specific Embeddings Learning
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2018, 卷号: 29, 期号: 11, 页码: 5541-5553
作者:
Yin, Qiyue
;
Wu, Shu
;
Wang, Liang
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浏览/下载:247/15
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提交时间:2019/10/10
Incomplete multiview data
knowledge graph embedding
multiview learning
subspace learning
MV-RNN: A Multi-View Recurrent Neural Network for Sequential Recommendation
期刊论文
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2018, 期号: no, 页码: no
作者:
Qiang Cui
;
Shu Wu
;
Qiang Liu
;
Wen Zhong
;
Liang Wang
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浏览/下载:305/53
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提交时间:2019/05/09
Multi-view
Sequential Recommendation
Recurrent Neural Network
Cold Start
Unified subspace learning for incomplete and unlabeled multi-view data
期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 67, 期号: 67, 页码: 313-327
作者:
Yin, Qiyue
;
Wu, Shu
;
Wang, Liang
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浏览/下载:660/327
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提交时间:2017/05/10
Multi-view Learning
Subspace Learning
Incomplete And Unlabeled Data
Multi-view Clustering
Cross-modal Retrieval
Multi-view Clustering via Pairwise Sparse Subspace Representation. Neurocomputing
期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 156, 期号: 156, 页码: 12-21
作者:
Qiyue Yin
;
Shu Wu
;
Ran He(赫然)
;
Liang Wang
;
Wu, Shu
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浏览/下载:396/107
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提交时间:2015/09/21
Multi-view Clustering
Subspace Clustering
Pairwise Sparse Representation