Резултати

еНаука >  Резултати >  Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data Generation and Evaluation in Learning Analytics
Назив: Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data Generation and Evaluation in Learning Analytics
Аутори: Liu, Qinyi; Khalil, Mohammad; Shakya, Ronas; Jovanovic, Jelena M  
Година: 2024
Публикација: FOURTEENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON LEARNING ANALYTICS & KNOWLEDGE, LAK 2024
Тип резултата: Конференцијски рад
Колација: str. 620-631
DOI: 10.1145/3636555.3636921
WoS-ID: 001179044200057
Scopus-ID: 2-s2.0-85187550062
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/937413
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

19
SCOPUSTM
15
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.