文献
J-GLOBAL ID:202202252319174251
整理番号:22A1163852
ネットワーク表現学習のための適応型Skip-Gramモデルに向けて【JST・京大機械翻訳】
Toward an Adaptive Skip-Gram Model for Network Representation Learning
著者 (2件):
Hsieh I-Chung
(Institute of Data Science, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
,
Li Cheng-Te
(Institute of Data Science, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
資料名:
IEEE Access
(IEEE Access)
巻:
10
ページ:
37506-37514
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2422A
ISSN:
2169-3536
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)