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Multi-step ahead tourism demand forecasting: The perspective of the learning using privileged information paradigm 期刊论文
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2022, 卷号: 210, 页码: 12
作者:  Sun, Shaolong;  Li, Mingchen;  Wang, Shouyang;  Zhang, Chengyuan
收藏  |  浏览/下载：99/0  |  提交时间：2023/02/07
Tourism demand  Multi -step ahead forecasting  Privileged information  Machine learning  Kernel random vector functional link network  
Cross-Network Skip-Gram Embedding for Joint Network Alignment and Link Prediction 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2022, 卷号: 34, 期号: 3, 页码: 1080-1095
作者:  Du, Xingbo;  Yan, Junchi;  Zhang, Rui;  Zha, Hongyuan
收藏  |  浏览/下载：157/0  |  提交时间：2022/04/02
Task analysis  Predictive models  Social network services  Peer-to-peer computing  Optimization  Computational modeling  Computer science  Link prediction  network alignment  cross-network embedding  skip-gram  biased random walk  
Learning graph attention-aware knowledge graph embedding 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2021, 卷号: 461, 页码: 516-529
作者:  Li, Chen;  Peng, Xutan;  Niu, Yuhang;  Zhang, Shanghang;  Peng, Hao;  Zhou, Chuan;  Li, Jianxin
收藏  |  浏览/下载：172/0  |  提交时间：2022/04/02
Knowledge graph embedding  Graph attention mechanism  Entity typing  Link prediction  
A new reliability analysis method for repairable systems with closed-loop feedback links 期刊论文
QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL, 2018, 卷号: 34, 期号: 3, 页码: 298-332
作者:  Yi, Xiao-Jian;  Shi, Jian;  Dhillon, B. S.;  Hou, Peng;  Dong, Hai-Ping
收藏  |  浏览/下载：175/0  |  提交时间：2018/07/30
closed-loop feedback link  goal-oriented method  reliability analysis  repairable system  
Covering Sato-Levine invariants 期刊论文
TRANSACTIONS OF THE AMERICAN MATHEMATICAL SOCIETY, 1997, 卷号: 349, 期号: 12, 页码: 5031-5042
作者:  Li, GS
收藏  |  浏览/下载：95/0  |  提交时间：2018/07/30
links  link concordance  covering Sato-Levine invariants  
INFLUENCE ANALYSIS OF LINK PARAMETER IN GLM 期刊论文
数学物理学报：B辑英文版, 1995, 卷号: 000, 期号: 0S1, 页码: 53-63
作者:  Wu CY(吴传义);  Shi L(石磊)
收藏  |  浏览/下载：94/0  |  提交时间：2021/01/14
Generalized  linear  model  Link  parameter  Deviance  Influence  observation.