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中国科学院计算技术研究所机构知识库
Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
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Negative Can Be Positive: Signed Graph Neural Networks for Recommendation
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2023, 卷号: 60, 期号: 4, 页码: 14
作者:
Huang, Junjie
;
Xie, Ruobing
;
Cao, Qi
;
Shen, Huawei
;
Zhang, Shaoliang
;
Xia, Feng
;
Cheng, Xueqi
收藏
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浏览/下载:9/0
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提交时间:2023/12/04
Negative feedback
Signed social networks
Graph Neural Networks
Recommender system
Self-Supervised learning for Conversational Recommendation
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2022, 卷号: 59, 期号: 6, 页码: 19
作者:
Li, Shuokai
;
Xie, Ruobing
;
Zhu, Yongchun
;
Zhuang, Fuzhen
;
Tang, Zhenwei
;
Zhao, Wayne Xin
;
He, Qing
收藏
  |  
浏览/下载:16/0
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提交时间:2023/07/12
Conversational recommender system
Self-supervised learning
Knowledge
Characterizing multi-domain false news and underlying user effects on Chinese Weibo
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2022, 卷号: 59, 期号: 4, 页码: 18
作者:
Sheng, Qiang
;
Cao, Juan
;
Bernard, H. Russell
;
Shu, Kai
;
Li, Jintao
;
Liu, Huan
收藏
  |  
浏览/下载:24/0
  |  
提交时间:2022/12/07
Multi-domain
False news
User effects
Social media
Weibo
A Deep Look into neural ranking models for information retrieval
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2020, 卷号: 57, 期号: 6, 页码: 20
作者:
Guo, Jiafeng
;
Fan, Yixing
;
Pang, Liang
;
Yang, Liu
;
Ai, Qingyao
;
Zamani, Hamed
;
Wu, Chen
;
Croft, W. Bruce
;
Cheng, Xueqi
收藏
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浏览/下载:41/0
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提交时间:2021/12/01
Neural ranking model
Information retrieval
Survey
Learning representations for quality estimation of crowdsourced submissions
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2019, 卷号: 56, 期号: 4, 页码: 1484-1493
作者:
Lyu, Shanshan
;
Ouyang, Wentao
;
Shen, Huawei
;
Cheng, Xueqi
收藏
  |  
浏览/下载:279/0
  |  
提交时间:2019/08/16
Crowdsourcing
Quality estimation
Embedding
Selecting optimal training data for learning to rank
期刊论文
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2011, 卷号: 47, 期号: 5, 页码: 730-741
作者:
Geng, Xiubo
;
Qin, Tao
;
Liu, Tie-Yan
;
Cheng, Xue-Qi
;
Li, Hang
收藏
  |  
浏览/下载:70/0
  |  
提交时间:2019/12/16
Learning to rank
Selecting optimal training data