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领域跨媒体知识表达与推理技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  张莹莹
Adobe PDF(13493Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:412/16  |  提交时间:2022/06/22
知识图谱  表示学习  多模态  推理  
基于图方法的网络空间对象建模研究与应用 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者:  崔泽宇
Adobe PDF(12446Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:188/9  |  提交时间:2021/06/17
对象建模  图方法  深度图模型  动态图  时序建模  
多媒体社会事件分析的研究与展望 期刊论文
南京信息工程大学学报(自然科学版), 2017, 期号: 6, 页码: 1-14
作者:  Shengsheng Qian;  Tianzhu Zhang;  Changsheng Xu
Adobe PDF(1114Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:486/204  |  提交时间:2018/02/07
多媒体  社会事件  多模态  跨平台  
网络教学资源的时间动态推荐算法研究及应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  张海东
Adobe PDF(3751Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:226/14  |  提交时间:2017/01/19
协同过滤  推荐系统  隐马尔科夫模型  时间动态变化  隐状态转换  课程序列  
基于共同用户行为分析的跨社交媒体网络应用研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  严明
Adobe PDF(8674Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:591/9  |  提交时间:2016/06/21
跨网络用户行为分析  跨网络协同应用  用户建模  
基于双线性模型的标签推荐系统研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘鹤
Adobe PDF(1409Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:134/0  |  提交时间:2015/09/02
标签  双线性模型  协同过滤  推荐系统  Tags  Bilinear Model  Collaborative Filtering  Recommendation System  
社会媒体下地理数据的处理与应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  闵巍庆
Adobe PDF(10593Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:354/0  |  提交时间:2015/09/02
社会媒体  地理数据  联合聚类  主题模型  跨平台  总结  推荐  Social Media  Geo-data  Co-clustering  Topic Model  Cross-platform  Summarization  Recommendation  
面向社交媒体的跨网络平台用户建模 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  邓拯宇
Adobe PDF(3842Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:677/1  |  提交时间:2015/09/02
跨平台用户建模  跨平台用户关联  跨平台协同  个性化推送  Cross-network Collaboration  Cross-network User Modeling  Cross-network User Identification  Personalization  
基于多领域用户兴趣预测的推荐系统研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  张希
Adobe PDF(8514Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:372/0  |  提交时间:2015/09/02
推荐系统  协同过滤  多领域推荐  数据稀疏性  冷启动  Recommender Systems  Collaborative Filtering  Multi-domain Recommendation  Data Sparsity  Cold Start Problem  
面向社会媒体的协同搜索与推荐技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  桑基韬
Adobe PDF(9265Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:154/0  |  提交时间:2015/09/02
社会媒体  协同搜索  协同推荐  主题模型  因子分析  协同过滤  Social Media  Collective Search  Collaborative Recommendation  Topic Model  Factor Analysis  Collaborative Filtering