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为解决推荐系统的个性化应用问题,提出一种融合准确性和多样性的多目标优化推荐模型DenseNCF.利用自组织映射网络(Self-Organizing......
信息技术的高速发展极大地丰富了网络资源,为人们获取信息带来了方便。但是由于网络资源的逐渐增多,面对繁杂的信息,用户要找到所......
随着信息技术和互联网的飞速发展,推荐系统已经成为当今互联网应用中不可或缺的一部分。推荐系统可以根据用户的相关信息,来帮助用......
随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在推荐中得到了越来越多的重视。现有大部分研究聚焦于提高推荐的个体多样性或总体多样性,并......
为了解决推荐列表偏向于热门项目,多样性差的问题,提出了ARIFDP算法(aggregation recommendation algorithm for embedding item f......
个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性，而忽略了推荐多样性对用......
传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺。对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的......
针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统......
介绍了一种基于网络结构推荐的改进算法.在标准物质扩散算法的基础上,考虑到用 户的评分对推荐商品的影响,对推荐算法中初始资源分......
随着互联网的普及以及网络技术的迅猛发展,互联网上的信息数量逐渐呈现信息过载的趋势。此外,随着电子商务的快速发展,电子商务交......
近年来,随着互联网的迅速发展,网络信息的数量和规模空前高涨。一方面,人们能够更加容易地接触到各种各样的信息；另一方面,信息过载......
随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在个性化推荐中得到了越来越多的重视。为了对多样性推荐有着更加深入且准确的理解,文章对于......
随着移动应用的急速增长,手机助手等移动应用获取平台也面临着信息过载的问题.面对大量的移动应用,用户很难找到最适合的;而另一方......
【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采......
随着Internet的迅猛发展,互联网在人们生活中所扮演的角色不再只是连通不同地域、不同人群的工具,网络已经成为人们获取信息、购物......
就业推荐系统对于解决就业问题具有良好的效果,因此受到国内外学者广泛关注,取得了丰富的成果。但是,就业推荐领域中,仍然存在以下......
【目的】基于模糊相似性的协同过滤预测和多样性选择算法对基于内容的推荐方法进行改进,提高推荐质量。【应用背景】基于内容过滤......
根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指......
如何为消费者提供多样性商品推荐,已成为个性化推荐领域研究的热点。传统多样性推荐采用随机或评分逆序的方法选择多样性商品,存在......
