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已找到 1070 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CBR的电子商务推荐系统模型研究CHSSCD
- 个性化网络学习资源推荐系统研究
- 基于关联规则的个性化推荐系统设计与实现
- 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
- 融合用户和商品评论的双通道CNN推荐算法北大核心CSTPCD摘要:基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在.针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C-DCNN).首先将用户和商品评论文本矢量化为词向量,再分别使用两个CNN网络对用户和物品进行特征提取,最后在共享层通过点积项将用户和物品的抽象特征映射到同一特征空间,从而预测出用户对特定商品的评分.在Amazon,Yelp,Beer三组…查看全部>>
- 一种融合知识图注意神经网络的推荐算法北大核心CSTPCD
- 基于语义相似度的CORE论文关联关系发现及其语义服务研究摘要:[目的/意义]通过对CORE论文关系发现过程及其服务的详细剖析,希望为我国开放获取知识库在论文内容的推荐和语义链接方面提供有力的参考和借鉴。[方法/过程]从基于语义相似度的论文关联关系发现过程和基于论文关系的语义服务两方面进行分析。其中,基于语义相似度的论文关联关系发现过程包括元数据和全文内容收割、论文之间关系语义相似度计算两方面;基于发现的论文关联关系的语义服务包括论文推荐服务和关联开放数据服务。最后总结CORE对我国机构知识库的应…查看全部>>
- 协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统CSTPCD