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已找到 1179 条结果
- 基于矩阵填充和物品可预测性的协同过滤算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于用户评分的关联规则挖掘协同推荐北大核心CSCD
- 基于Agent和推荐技术的网络教学模型研究北大核心CSTPCD
- 基于神经网络和注意力机制的协同过滤推荐算法的研究北大核心CSTPCD
- 十字链表存储技术在协同过滤中的应用北大核心CHSSCDCSSCI摘要：基于项目的协同过滤推荐算法离线生成项目相似性,但是高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对服务器存储空间要求较高,同时还存在空间浪费.针对上述问题,将十字链表存储技术引入到协同过滤中,对用户-项目评分矩阵进行压缩存储,从而有效减少了物理空间占用,并用C++Builder 6.0实现了十字链表存储程序.
- 一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.
- 人才视角下高科技企业与专业技能间的关系预测和路径演化研究——以IC领域为例CSSCI
- 协同过滤算法应用于景点推荐研究摘要：旅游电子商务与网络社交媒体发展导致旅游信息爆炸式增长,用户面临信息过载问题.为使用户快速获取并甄别信息,将传统协同过滤推荐算法应用于景点推荐,游客对景点评分构成评分矩阵,计算景点之间相似度,根据相似景点评分预测游客对目标景点评分.实验结果显示,景点预测评分平均绝对误差为0.696,Item-based景点推荐算法能根据游客偏好推荐景点.
- 基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法研究CSTPCD摘要：针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性以及实时性差的问题，提出一种基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法。该算法首先利用Weighted-slope One算法的思想对初始的用户-评分矩阵进行有效填充，降低数据的稀疏性；然后，结合初始聚类中心优化改进的K -means方法对用户进行聚类，生成相似用户集合，以缩小目标用户搜索最近邻的范围；最后，结合目标用户所属的聚类，利用基于用户的协同过滤算法搜索最近邻居，为…查看全部>>
- 面向少数类用户兴趣演化的推荐算法北大核心CSCDCSTPCD