文献
J-GLOBAL ID:202202229380359196
整理番号:22A0947508
GC-HGNN:セッションベース勧告を強化するためのグローバルコンテキスト支援ハイパーグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】
GC-HGNN: A global-context supported hypergraph neural network for enhancing session-based recommendation
著者 (2件):
Peng Dunlu
(Shanghai Key Lab of Modern Optical System, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 20093, Shanghai, China)
,
Zhang Shuo
(Shanghai Key Lab of Modern Optical System, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 20093, Shanghai, China)
資料名:
Electronic Commerce Research and Applications
(Electronic Commerce Research and Applications)
巻:
52
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
A1256A
ISSN:
1567-4223
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)