Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Big data.- Toward Explainable Recommendation Via Counterfactual Reasoning.- Online Volume Optimization for Notifications via Long Short-Term Value Modeling.- Discovering Geo-referenced Frequent Patterns in Uncertain Geo-referenced Transactional Databases.- Financial data.- Joint Latent Topic Discovery and Expectation Modeling for Financial Markets.- Let the model make financial senses: a Text2Text generative approach for financial complaint identification.- Information retrieval and search.- Web-scale Semantic Product Search With Large Language Models.- Multi-task learning based Keywords weighted Siamese Model for semantic retrieval.- Relation-Aware Network with Attention-Based Loss for Few-Shot Knowledge Graph Completion.- MFBE: Leveraging Multi-Field Information of FAQs for Efficient Dense Retrieval.- Isotropic Representation Can Improve Dense Retrieval.- Knowledge-Enhanced Prototypical Network with Structural Semantics forFew-Shot Relation Classification.- Internet of Things.- MIDFA : Memory-Based Instance Division and Feature Aggregation Network for Video Object Detection.- Medical and biological data.- Vision Transformers for Small Histological Datasets learned through Knowledge Distillation.- Cascaded Latent Diffusion Models for High-Resolution Chest X-ray Synthesis.- DKFM: Dual Knowledge-guided Fusion Model for Drug Recommendation.- Hierarchical Graph Neural Network for Patient Treatment Preference Prediction with External Knowledge.- Multimedia and multimodal data.- An Extended Variational Mode Decomposition Algorithm Developed Speech Emotion Recognition Performance.- Dynamically-Scaled Deep Canonical Correlation Analysis.- TCR: Short Video Title Generation and Cover Selection with Attention Refinement.- ItrievalKD: An Iterative Retrieval Framework Assisted with Knowledge Distillation for Noisy Text-to-Image Retrieval.- Recommender systems.- Semantic Relation Transfer for Non-overlapped Cross-domain Recommendations.- Interest Driven Graph Structure Learning for Session-Based Recommendation.- Multi-behavior Guided Temporal Graph Attention Network for Recommendation.- Pure Spectral Graph Embeddings: Reinterpreting Graph Convolution for Top-N Recommendation.- Meta-learning Enhanced Next POI Recommendation by Leveraging Check-ins from Auxiliary Cities.- Global-Aware External Attention Deep Model for Sequential Recommendation.- Aggregately Diversified Bundle Recommendation via Popularity Debiasing and Configuration-aware Reranking.- Diversely Regularized Matrix Factorization for Accurate and Aggregately Diversified Recommendation.- kNN-Embed: Locally Smoothed Embedding Mixtures For Multi-interest Candidate Retrieval.- Staying or Leaving: A Knowledge-Enhanced User Simulator for Reinforcement Learning Based Short Video Recommendation.- RLMixer: A Reinforcement Learning Approach For Integrated Ranking With Contrastive User Preference Modeling.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 436 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031333798
- Titolo
- Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
- Autore
- Hisashi Kashima
- Editore
- Springer, Springer Mai 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031333799
- ISBN 13
- 9783031333798
- Peso dell'articolo
- 657 grammi
- Dimensioni
- 235x155x24 mm
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
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