W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Menu

PL EN
PL EN
Strona główna / Publikacje / Exact and efficient top-K inference for multi-target prediction by querying separable linear relational models
Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Exact and efficient top-K inference for multi-target prediction by querying separable linear relational models

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Rok publikacji

2016

Opublikowano w

Data Mining and Knowledge Discovery

Rocznik: 2016 | Tom: vol. 30 | Numer: iss. 5

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • top-K retrieval
  • exact inference
  • precision at K
  • multi-target prediction
Strony (od-do)

1370 - 1394

DOI

10.1007/s10618-016-0456-z

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

40

Impact Factor

3,16

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe
Szanowni Państwo, w formularzu zgłoszenia publikacji do SIN, by sprostać wymogom oceny wg kryterium umiędzynarodowienia, pojawiło się nowe pole: "Praca powstała w ramach współpracy międzynarodowej".



5. stycznia 2024 r. ogłoszony został Komunikat Ministra Nauki w sprawie wykazu czasopism naukowych i recenzowanych materiałów z konferencji międzynarodowych. Widoczna w SIN punktacja jest odzwierciedleniem punktacji w PBN (co wymuszone jest procedurami przesyłu danych o publikacjach) – zatem nowe, zmienione Komunikatem, punkty widoczne będą w SIN, gdy tylko zostaną zaktualizowane w PBN. Wg pozyskanych z PBN informacji, Wykaz ma zostać wdrożony w kwietniu.
Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.