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[学位论文] 作者：赫辰皓,,
来源：辽宁工程技术大学 年份：2020
推荐系统是解决信息过载问题的一个重要手段,然而推荐系统长期面临着数据稀疏性以及冷启动等问题。造成这些问题的主要原因有以下两个方面:一方面,推荐算法存在模型上的局限,难以对稀疏数据进行处理;另一方面,推荐算法的参照角度比较单一,对系统中有效信息的挖......
[期刊论文] 作者：沈学利,李子健,赫辰皓,,
来源：计算机应用 年份：2020
针对推荐系统的数据稀疏性导致的推荐效果不佳的问题,提出一种基于评分填充与信任信息的混合推荐的算法RTWSO(Real-value user item restricted Boltzmann machine Trust WSO)。首先,使用改进的受限玻尔兹曼机模型对评分矩阵进行填充,以缓解评分矩阵的稀疏性问......
[期刊论文] 作者：沈学利,赫辰皓,孟祥福,,
来源：计算机应用研究 年份：2020
针对传统协同过滤算法所面临的稀疏性及预测准确度不高的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法。首先通过受限玻尔兹曼机对评分矩阵的初步填充,缓解数据的稀疏性问题;然后通过一种混合项目相似度计算方法,引入项目属性信息;最后通过加......
[期刊论文] 作者：沈学利, 赫辰皓, 孟祥福,
来源：计算机应用研究 年份：2018
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