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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Recommender Systems and Techniques
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

849 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
849 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 17

Les étiquettes couvrent 1 des 849 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 849 des 849 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
A Goal‐based Classification of Web Information Tasks
Melanie Kellar, Carolyn Watters, Michael Shepherd
2006· article· en· Proceedings of the American Society for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
affsans résuménon étiqueté
A recommender system of reviewers and experts in reviewing problems
Jarosław Protasiewicz, Witold Pedrycz, Marek Kozłowski, Sławomir Dadas, Tomasz Stanisławek, Agata Kopacz +1 autres
2016· article· en· Knowledge-Based Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
75
citations
affnon étiqueté
Low-Rank Linear Cold-Start Recommendation from Social Data
Suvash Sedhain, Aditya Krishna Menon, Scott Sanner, Lexing Xie, Darius Braziunas
2017· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · aucune
72
citations
affsans résuménon étiqueté
Social Recommender Systems
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
71
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards context-sensitive collaborative media recommender system
Mohammed F. Alhamid, Majdi Rawashdeh, Hussein Al Osman, M. Shamim Hossain, Abdulmotaleb El Saddik
2014· article· en· Multimedia Tools and Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning a Model of a Web User’s Interests
Tingshao Zhu, Russell Greiner, Gerald Häubl
2003· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
66
citations
affsans résuménon étiqueté
Collaborative filtering with weighted opinion aspects
Chong Yang, Xiaohui Yu, Yang Liu, Yan-Ping Nie, Yuanhong Wang
2016· article· en· Neurocomputing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
65
citations
affsans résuménon étiqueté
The Wisdom Web: New Challenges for Web Intelligence (WI)
Jiming Liu, Ning Zhong, Yiyu Yao, Zbigniew W. Raś
2003· article· en· Journal of Intelligent Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
affnon étiqueté
Getting recommender systems to think outside the box
Zeinab Abbassi, Sihem Amer-Yahia, Laks V. S. Lakshmanan, Sergei Vassilvitskii, Cong Yu
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
afffundnon étiqueté
Recommending user generated item lists
Yidan Liu, Min Xie, Laks V. S. Lakshmanan
2014· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations
affnon étiqueté
Collaborative Ranking With 17 Parameters
Maksims Volkovs, Richard S. Zemel
2012· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
48
citations

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