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A Nonlinear PID-Incorporated Adaptive Stochastic Gradient Descent Algorithm for Latent Factor Analysis
Jinli Li, Xin Luo
*
, Ye Yuan,
Shangce Gao
*
この論文の責任著者
工学科 知能情報工学コース
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
7
被引用数 (Scopus)
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「A Nonlinear PID-Incorporated Adaptive Stochastic Gradient Descent Algorithm for Latent Factor Analysis」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Nonlinear PID Controller
100%
Stochastic Gradient Algorithm
100%
Latent Factor Analysis
100%
Adaptive Stochastic Gradient Descent
100%
Factor Analysis Model
62%
High-dimensional Data
37%
Incomplete Matrix
37%
High-dimensional Matrices
37%
Incomplete Data
37%
Slow Convergence
25%
Parameter Adaptation
25%
Recommender Systems
25%
SPGD Algorithm
25%
Stochastic Gradient Descent
25%
Stochastic Gradient
25%
Gain Parameters
25%
Particle Swarm Optimization
12%
Large-scale Dataset
12%
Industrial Application
12%
Machine Learning Models
12%
Past Information
12%
Complex Interactions
12%
Big Data
12%
Accurate Recommendation
12%
Community Detection
12%
Fast Convergence Rate
12%
User-item
12%
Web Service Selection
12%
System Services
12%
Instant Learning
12%
Latent Factors
12%
Learning with Errors Problem
12%
Social Network Systems
12%
Efficient Representation
12%
Community Cloud
12%
Gradient-only
12%
Data Analysis Tasks
12%
Learning Scheme
12%
Representation Learning
12%
Cloud Service System
12%
Adaptive Mechanism
12%
Computer Science
Gradient Descent
100%
Analysis Model
100%
Slow Convergence
40%
Recommender Systems
40%
Particle Swarm Optimization
20%
Fast Convergence
20%
Convergence Rate
20%
Big Data
20%
Representation Learning
20%
Update Algorithm
20%
Learning Scheme
20%
Efficient Representation
20%
Service Selection
20%
Web Service
20%
Adaptation Mechanism
20%
Community Detection
20%
Related Application
20%
Learning System
20%
Social Network
20%
Machine Learning
20%
Industrial Applications
20%