Communication publiée dans un ouvrage (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
NeuLP: An End-to-End Deep-Learning Model for Link Prediction
ZHONG, Zhiqiang; Zhang, Yang; PANG, Jun
2020In Proceedings of the 21st International Conference on Web Information System Engineering (WISE'20)
Peer reviewed
 

Documents


Texte intégral
WISE20a.pdf
Preprint Auteur (934.47 kB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
ZHONG, Zhiqiang ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS)
Zhang, Yang
PANG, Jun  ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS) ; University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT)
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
NeuLP: An End-to-End Deep-Learning Model for Link Prediction
Date de publication/diffusion :
2020
Nom de la manifestation :
21st International Conference on Web Information System Engineering
Date de la manifestation :
2020
Manifestation à portée :
International
Titre de l'ouvrage principal :
Proceedings of the 21st International Conference on Web Information System Engineering (WISE'20)
Maison d'édition :
Springer
Collection et n° de collection :
LNCS 12342
Pagination :
96-108
Peer reviewed :
Peer reviewed
Projet FnR :
FNR10621687 - Security And Privacy For System Protection, 2015 (01/01/2017-30/06/2023) - Sjouke Mauw
Disponible sur ORBilu :
depuis le 23 octobre 2020

Statistiques


Nombre de vues
238 (dont 17 Unilu)
Nombre de téléchargements
285 (dont 13 Unilu)

citations Scopus®
 
5
citations Scopus®
sans auto-citations
5

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu