文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元14年] 沙马尔·谢赫 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 :
推荐系统的数据增强和细化:一种使用最大边缘矩阵分解的半监督方法。 专家系统。 申请。 238 ( B部分 ) : 121967 ( 2024 ) [j13] 阿达米娅·夏姆 , 维卡斯·库马尔 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 :
UniRecSys:用于个性化、组、包和包对组建议的统一框架。 知识。 基于系统。 289 : 111552 ( 2024 ) [第九章] 哈里兹·阿齐兹 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 巴哈拉克·拉斯特加里 , Mashbat铃木 :
不确定性下的审批委员会投票。 CoRR公司 abs/2407.19391 ( 2024 ) 2023 [公元12年] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Sanjaya Kumar熊猫 , 拉姆·克莉珊 , P.迪帕克·雷迪 , 阿斯万特银行 :
用于大型电力系统静态安全评估的高性能计算。 连接。 科学。 35 ( 1 ) ( 2023 ) [第11条] Pavan Kalyan Reddy Neerudu公司 , 苏巴·雷迪·奥塔 , 穆尼卡·马雷迪 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 马尼什·古普塔 :
基于微调变换的NLP模型的鲁棒性。 EMNLP(调查结果) 2023 : 7180-7195 [i8] Pavan Kalyan Reddy Neerudu公司 , 苏巴·雷迪·奥塔 , 穆尼卡·马拉迪迪 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 马尼什·古普塔 :
基于微调变换的NLP模型的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2305.14453 ( 2023 ) [i7] 沙马尔·谢赫 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 :
推荐系统的数据增强:一种使用最大边缘矩阵分解的半监督方法。 CoRR公司 abs/2306.13050 ( 2023 ) [i6] 拉米亚·卡马尼 , 维卡斯·库马尔 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 :
通过多模态域自适应的跨域推荐系统。 CoRR公司 abs/2306.13887 ( 2023 ) [i5] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 安舒曼·辛格 , 维卡斯·库马尔 , 帕万·卡尔扬·雷迪·尼鲁杜 , Arun K.Pujari公司 , 罗希特·库马尔·邦杜古拉 :
保形群推荐系统。 CoRR公司 abs/2307.12034 ( 2023 ) [i4] 阿达米亚·希亚姆 , 维卡斯·库马尔 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 :
UniRecSys:个性化、组、包和包对组建议的统一框架。 CoRR公司 abs/2308.04247 ( 2023 ) 2022 [公元11年] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 维卡斯·库马尔 :
感应共形推荐系统。 知识。 基于系统。 250 : 109108 ( 2022 ) 2021 [公元10年] 尼特斯·苏克瓦尼 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 维卡斯·库马尔 , 桑贾亚·库马尔·潘达 :
具有不确定偏好的数据集中Top-K Skyline对象的高效计算。 国际数据仓库杂志。 最小值。 17 ( 三 ) : 68-80 ( 2021 ) [第10条] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 哈里斯·阿齐兹 , 维卡斯·库马尔 :
使用属性批准进行委员会选择。 美国原子能机构 2021 : 683-691 [i3] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 维卡斯·库马尔 :
感应共形推荐系统。 CoRR公司 abs/2109.08949 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [公元9年] 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 :
多标签分类中的保组标签嵌入。 模式识别。 90 : 23-34 ( 2019 ) [j8] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 维卡斯·库马尔 :
偏好不确定的Skyline推荐。 模式识别。 莱特。 125 : 446-452 ( 2019 ) [i2] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 维卡斯·库马尔 :
具有属性级首选项的委员会选择。 CoRR公司 abs/1901.10064 ( 2019 ) 2018 [j7] 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , Sandeep Kumar Sahu , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 :
使用分层嵌入的多标签分类。 专家系统。 申请。 91 : 263-269 ( 2018 ) [i1] 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 :
用于多标签分类的保组标签嵌入。 CoRR公司 腹肌/1812.09910 ( 2018 ) 2017 [j6] Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 :
偏好不确定数据库的天际线概率界限。 国际期刊近似原因。 80 : 199-213 ( 2017 ) [j5] 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 , Sandeep Kumar Sahu , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Vineet Padmanabhan公司 :
使用多个二进制最大边距矩阵分解进行协同过滤。 信息科学。 380 : 1-11 ( 2017 ) 【j4】 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , Sandeep Kumar Sahu , 维卡斯·库马尔 :
共形推荐系统。 信息科学。 405 : 157-174 ( 2017 ) [j3] 维卡斯·库马尔 , Arun K.Pujari公司 , Sandeep Kumar Sahu , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Vineet Padmanabhan公司 :
用于协同过滤的近似最大边际矩阵分解。 模式识别。 莱特。 86 : 62-67 ( 2017 ) 2016 【c9】 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 维卡斯·库马尔 , Sandeep Kumar Sahu :
具有不确定偏好的数据库中基于阈值的天际线对象的直接计算。 价格 2016 : 193-205 2015 [注2] 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 :
使用优先关系的群推荐系统的虚拟用户方法。 信息科学。 294 : 15-30 ( 2015 ) [j1] Arun K.Pujari公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Anubhuti Garg公司 , Vineet Padmanabhan公司 :
不确定偏好下概率天际线的高效计算。 信息科学。 324 : 146-162 ( 2015 ) 【c8】 Arun K.Pujari公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Anubhuti Garg公司 , Vineet Padmanabhan公司 :
天际线概率的双向搜索。 卡尔达姆 2015 : 250-261 【c7】 桑迪普·库马尔·萨胡 , Arun K.Pujari公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 维卡斯·库马尔 , Vineet Padmanabhan公司 :
GP-SVM:具有贪婪分区的树结构多类SVM。 ICIT公司 2015 : 142-147 【c6】 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , 克里希纳·查兰·梅卡 , Vineet Padmanabhan公司 :
推荐系统中群体建模的一种新的社会选择策略。 ICIT公司 2015 : 153-158 【c5】 Tadiparthi V.R.Himabindu公司 , Vineet Padmanabhan公司 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 :
推荐系统算法:基于单调性的比较分析。 ICAPR公司 2015 : 1-6 【c4】 Sandeep Kumar Sahu , Arun K.Pujari公司 , 维卡斯·库马尔 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Vineet Padmanabhan公司 :
Odia OCR中基于贪婪分割的树结构多类SVM。 NCVPRIPG公司 2015 : 1-4 2014 【c3】 Sowmini Devi V公司。 , 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 :
基于PSO的MMMF协同过滤。 SMC公司 2014 : 569-574 2013 【c2】 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Arun K.Pujari公司 , Vineet Padmanabhan公司 :
组推荐系统:基于优先挖掘的虚拟用户方法。 澳大利亚人工智能会议 2013 : 434-440 【c1】 文卡特斯瓦拉·拉奥·卡吉塔 , Vineet Padmanabhan公司 , Arun K.Pujari公司 :
组推荐系统中的优先挖掘。 PReMI公司 2013 : 701-707