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	Non-Negative Latent Factor Model Based on beta-Divergence for Recommender Systems 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 8, 页码: 4612-4623 作者:  Xin, Luo;  Yuan, Ye;  Zhou, MengChu;  Liu, Zhigang;  Shang, Mingsheng 收藏  |  浏览/下载：130/0  |  提交时间：2021/08/20 beta-divergence  big data  high-dimensional and sparse (HiDS) matrix  industrial application  learning algorithm  non-negative latent factor (NLF) analysis  recommender system
	An Instance-Frequency-Weighted Regularization Scheme for Non-Negative Latent Factor Analysis on High-Dimensional and Sparse Data 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2021, 卷号: 51, 期号: 6, 页码: 3522-3532 作者:  Luo, Xin;  Wang, Zidong;  Shang, Mingsheng 收藏  |  浏览/下载：82/0  |  提交时间：2021/08/20 High-dimensional and sparse (HiDS) data  industrial application  instance-frequency  non-negative latent factor analysis (NLFA)  recommender system  regularization
	Efficient and High-quality Recommendations via Momentum-incorporated Parallel Stochastic Gradient Descent-Based Learning 期刊论文 IEEE-CAA JOURNAL OF AUTOMATICA SINICA, 2021, 卷号: 8, 期号: 2, 页码: 402-411 作者:  Luo, Xin;  Qin, Wen;  Dong, Ani;  Sedraoui, Khaled;  Zhou, MengChu 收藏  |  浏览/下载：104/0  |  提交时间：2021/03/17 Big data  industrial application  industrial data  latent factor analysis  machine learning  parallel algorithm  recommender system (RS)  stochastic gradient descent (SGD)