魏玉成
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2020年–今天
2023 [j3] 孔淑明 , 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄林鹏 :
AutoSrh:一个用于表格数据预测的嵌入维度搜索框架。 IEEE传输。 知识。 数据工程。 35 ( 7 ) : 6673-6686 ( 2023 ) [注2] 沈燕燕(Yanyan Shen) , 赵力帆 , 魏玉成 , Zibin Zhang(章子斌) , 周文文 , 林康毅 :
RESUS:通过CTR预测中的元学习剩余用户偏好预热冷用户。 ACM事务处理。 信息系统。 41 ( 三 ) : 69:1-69:26 ( 2023 ) 2022 [i4] 沈燕燕(Yanyan Shen) , 赵力帆 , 魏玉成 , Zibin Zhang(章子斌) , 周雯雯 , 林康毅 :
RESUS:通过CTR预测中的元学习剩余用户偏好预热冷用户。 CoRR公司 abs/2210.16080 ( 2022 ) 2021 [j1] 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄林鹏 , 朱延敏(Yanmin Zhu) :
基于双重嵌入的深层潜在因素推荐模型。 ACM事务处理。 知识。 发现。 数据 15 ( 5 ) : 85:1-85:24 ( 2021 ) 2020 【c5】 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄林鹏 :
自适应因子分解网络:学习自适应顺序特征交互。 AAAI公司 2020 : 3609-3616 [i3] 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄林鹏 :
推荐系统的可微神经输入搜索。 CoRR公司 abs/2006.04466 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c4】 玄生路 , 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 朱延敏(Yanmin Zhu) :
LADD:一种检测出租车异常绕行的长度自适应方法。 ICPADS公司 2019 : 141-144 【c3】 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄林鹏 , 朱延敏(Yanmin Zhu) :
通过快速影响分析将可解释性纳入潜在因素模型。 KDD公司 2019 : 885-893 [i2] 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 黄琳鹏 :
自适应因子分解网络:学习自适应顺序特征交互。 CoRR公司 abs/1909.03276 ( 2019 ) 2018 【c2】 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 朱延敏(Yanmin Zhu) , 黄林鹏 :
城市空气质量推断的神经注意模型:学习监测站的权重。 AAAI公司 2018 : 2151-2158年 【c1】 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 朱延敏(Yanmin Zhu) , 黄林鹏 :
DELF:基于双嵌入的深层潜在因素推荐模型。 国际JCAI 2018 : 3329-3335 [i1] 魏玉成 , 沈燕燕(Yanyan Shen) , 朱延敏(Yanmin Zhu) , 黄林鹏 :
用影响函数解释推荐的潜在因素模型。 CoRR公司 abs/1811.08120 ( 2018 )