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摘要:
推荐文章
多值分类环境下基于SVM增量学习的用户适应性研究
用户适应
支持向量机
增量学习
在线图形识别
适应性学习系统中用户与资源画像研究
适应性学习
用户画像
资源画像
标签系统
基于驱动错误准则的SVM增量学习研究
机器学习
驱动错误准则
SVM
增量学习
基于选择性抽样的SVM增量学习算法的泛化性能研究
SVM
增量学习
马氏抽样
转移概率
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于SVM增量学习的用户适应性研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 75-79
页数 5页 分类号 TP3
字数 5756字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2003.03.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙正兴 南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系 85 2299 21.0 46.0
2 金翔宇 南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系 7 530 6.0 7.0
3 彭彬彬 南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系 5 83 4.0 5.0
4 徐晓刚 南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系 5 144 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
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2004(11)
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2017(2)
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  • 二级引证文献(2)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导