ผลแนะนำสำหรับ "Kolmogorov–Arnold network" จัดอันดับความเกี่ยวข้อง (5 รายการ)
เรียง:
แสดง:
ล้าง
วารสารวิชาการ
100% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
HGKAN: Hyperbolic Graph-Based Kolmogorov–Arnold Network for Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  49
Social recommendation utilizes social relationships to alleviate data sparsity and improve recommendation quality. Nevertheless, existing approaches still encounter several limitat...
วารสารวิชาการ
35% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
GCA4Rec: Graph-Based Co-Attention Networks for Sequential and Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  132
The integration of sequential and social recommendations using a graph-based co-attention architecture marks a significant advancement in deep learning, substantially improving rec...
วารสารวิชาการ
33% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  137
Sequential-social recommendation systems are essential for understanding users’ evolving interests and predicting their future behaviors. While existing methods employing bidirecti...
บทความประชุมวิชาการ
26% match ระดับนานาชาติ
GraphBERT4FakeNews: Graph-aware Bidirectional Transformer Learning for English Fake News Detection
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  135
The rapid dissemination of fake news through online news platforms and social media has become a major challenge, significantly influencing public opinion, political decision-makin...
วารสารวิชาการ
9% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q3
Comparison of capability of data classification models to predict consistent results for depression
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา  |  2566  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  150
This research compares the capability of data classification models to predict consistent results for a subject’s depression potentiality, track the subject behaviour and recognise...
ระบบแนะนำงานวิจัย

จัดอันดับความเกี่ยวข้องจากคำสำคัญด้วย TF-IDF ถ่วงน้ำหนักชื่อเรื่อง / คำสำคัญ / บทคัดย่อ รองรับทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ

TF-IDF Keyword Weighting Relevance Rank