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    1. 面向K-近邻学习模型的高效数据清洗框架
    王婧怡, 陈胤佳, 袁野, 陈辰, 王国仁
    计算机科学与探索    2023, 17 (9): 2241-2251.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2207105
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    摘要 (128)
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    2. MaSS:基于单位数据贡献的模型定价框架
    张小伟, 江东, 袁野, 安丽霞, 王国仁
    计算机科学与探索    2023, 17 (9): 2252-2264.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2207106
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    摘要 (129)
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    3. 采用二分网络表示学习的教学交互评价方法
    王雪岑, 张昱, 赵长宽, 陈默, 于戈
    计算机科学与探索    2023, 17 (6): 1463-1472.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2109109
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    摘要 (165)
    PDF (121)
    4. 双通道异构图神经网络序列推荐算法
    邬锦琛, 杨兴耀, 于炯, 李梓杨, 黄擅杭, 孙鑫杰
    计算机科学与探索    2023, 17 (6): 1473-1486.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2205053
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    摘要 (263)
    PDF (317)
    5. 融合时间上下文与特征级信息的推荐算法
    沈义峰, 金辰曦, 王瑶, 张家想, 卢先领
    计算机科学与探索    2023, 17 (2): 489-498.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2105008
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    摘要 (321)
    PDF (257)
    6. 注意力感知的群组Next事件推荐策略
    廖国琼, 杨乐川, 万常选, 刘德喜, 刘喜平
    计算机科学与探索    2023, 17 (2): 499-510.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2107034
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    摘要 (188)
    PDF (112)
    7. 融合社交关系和知识图谱的推荐算法
    高仰, 刘渊
    计算机科学与探索    2023, 17 (1): 238-250.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2112088
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    摘要 (500)
    PDF (343)
    8. 融合人格特征的概率推荐模型
    沈铁孙龙, 付晓东, 岳昆, 刘骊, 刘利军
    计算机科学与探索    2023, 17 (1): 251-262.   DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2106111
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    摘要 (162)
    PDF (87)