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    关键词中包括 representation learning 的文章

1 基于深度学习的药物-靶标相互作用预测研究综述
刘晓光, 李梅 2024年3期 [494-524][摘要](2496)[pdf 2944KB](1202)
2 基于三元互信息的图对比学习方法研究
李旭, 蔡彪, 胡能兵 2024年5期 [1257-1267][摘要](130)[pdf 5181KB](68)
3 基于分层联邦框架的音频模型生成技术研究
王健宗1, 张旭龙1, 姜桂林2, 程宁1, 肖京1 2024年5期 [1331-1339][摘要](142)[pdf 4335KB](61)
4 应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究
武南南1, 郭泽浩1, 赵一鸣1, 甄紫旭1, 王文俊1, 柳研2 2024年1期 [79-88][摘要](821)[pdf 8761KB](716)
5 潜在多步马尔可夫概率的鲁棒无监督特征选择
过伶俐, 陈秀宏 2023年5期 [1017-1029][摘要](1081)[pdf 4030KB](785)
6 实体结构与语义融合的多层注意力知识表示学习
郭一楠1,2, 王斌1, 巩敦卫1, 于泽宽3 2023年3期 [577-588][摘要](1446)[pdf 5199KB](1049)
7 多重注意力指导下的异构图嵌入方法
孟祥福, 温晶, 李子函, 纪鸿樟 2023年4期 [688-698][摘要](2571)[pdf 4847KB](1827)
8 面向不完整多视图聚类的深度互信息最大化方法
张智慧, 杨燕, 张熠玲 2023年1期 [12-22][摘要](2437)[pdf 2045KB](1731)
9 基于图嵌入的自适应多视降维方法
尹宝才1,2, 张超辉1, 胡永利1,2, 孙艳丰1,2, 王博岳1,2 2021年5期 [963-970][摘要](4606)[pdf 6066KB](2192)
10 基于深度图正则化矩阵分解的多视图聚类算法
刘相男1, 丁世飞1, 王丽娟1,2 2022年1期 [158-169][摘要](4829)[pdf 4852KB](1926)
11 基于知识图谱和用户长短期偏好的个性化景点推荐
贾中浩, 宾辰忠, 古天龙, 常亮, 朱桂明, 陈炜 2020年5期 [990-997][摘要](6567)[pdf 1585KB](2233)
12 基于相似性负采样的知识图谱嵌入
饶官军, 古天龙, 常亮, 宾辰忠, 秦赛歌, 宣闻 2020年2期 [218-226][摘要](7225)[pdf 4202KB](2741)
13 引入外部词向量的文本信息网络表示学习
张潇鲲, 刘琰, 陈静 2019年5期 [1056-1063][摘要](5824)[pdf 4083KB](2170)
14 知识图谱的推荐系统综述
常亮, 张伟涛, 古天龙, 孙文平, 宾辰忠 2019年2期 [207-216][摘要](13599)[pdf 782KB](11514)