项目相似度相关论文
随着互联网技术的飞速发展,“信息过载”已经成为传统搜索技术不能胜任的难题。为了解决这一问题,推荐系统应运而生,协同过滤算法......
互联网技术的迅速发展带来了信息的爆炸式增长,一方面,用户希望快速精准地检索到感兴趣的信息;另一方面,商家希望快速精准地推荐自......
近年来,随着互联网行业飞速的发展,人类已经逐步进入了大数据时代,但与此同时,由于信息的数据量呈现爆炸式的增长,“信息过载”已......
随着大数据时代的到来,“信息过载”已成为亟需解决的问题。面对庞杂的数据,用户找到自己感兴趣的信息需要花费大量的时间,个性化......
在大数据时代和信息时代,有着海量的信息,也存在不少冗杂的内容,导致用户有时无法在短时间内发现感兴趣的信息。所以,个性化推荐系......
高校实验室是培养学生实践能力与综合素质的主要场所,是高校教学资源配置体系中的一个重要组成部分。随着学科与专业的发展,高校实......
随着互联网与信息技术的飞速发展,电子商务系统规模的扩大造成信息过载问题日趋严重,个性化推荐系统成为解决这一问题的关键技术。......
关联规则是最常见的知识表示方法之一,关联规则挖掘技术应用于档案管理信息系统中可以发现档案利用者使用档案的规律,以便提供主动......
随着计算机技术和互联网技术的飞速发展,网上的信息量呈现指数级别的增长趋势。大量的信息为人们提供了丰富的资源,但同时也增加了......
基于邻居(neighborhood-based)的协同过滤是一项很受欢迎的用于推荐系统的技术.它可以分为基于用户(user-based)和基于项目(item-b......
协同过滤算法是当今推荐系统普遍使用的一种推荐算法。面对单机模型已逐渐承受不了大数据给推荐系统带来的负荷问题,提出基于Spark......
关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则，算法思路简单容易实现；但在由k-1次频繁项集生成k次频......
针对传统的基于项目的协同过滤推荐算法中项目相似度的计算上存在的缺陷,提出一种基于多层次项目相似度的协同过滤推荐（MLCF）算法。......
针对传统的基于项目语义的推荐算法计算项目相似度不够精确的情况,提出了一种改进的基于项目语义的推荐方法,通过挖掘数据集,提取......
传统的用户相似度计算方法中每个项目的权重是相同的，然而分析传统推荐算法和现实情形，用户间共同高评分项目的权重应该高于用户间共......
传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计......
本文提出了一种基于项目属性相似度的加权Slope One算法，该算法利用了用户相似性，项目相似性和项目属性的优势，对原加权SlopeOne算法......
协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间......
针对基于项目的协同过滤推荐算法（Item-CF）在处理高维项目评分数据时出现计算效率急剧下降的不足,提出一种将改进的多探寻局部敏感哈......
随着移动终端技术和传感技术的快速发展,如今可以很方便地通过移动终端获得用户所处位置情景信息。目前基于位置推荐的研究已有不......
针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,提出融合项目图像和项目评分的混合推荐算法。基于卷积神经网络提取的图像特征值计......
随着互联网、物联网以及云计算等技术地快速发展,我们的生活也发生了翻天覆地的变化。我们在享受先进技术带来的便捷的同时,也承受......
针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,提出一种融合改进加权Slope One的协同过滤算法.该算法首先使用改进后的Slope One算......
协同推荐是信息个性化服务中广泛应用的推荐算法,协同推荐算法以宿主系统所观测到的用户评分作为实现推荐的数据依据。用户评分矩......
综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法。项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初......
随着互联网的迅速发展,信息量急剧膨胀,Internet在为人们带来越来越多便利的同时,也增加了一些烦恼。由于信息量过于庞大,传统的信......
为了解决传统新闻推荐系统定期更新推荐算法不能根据用户喜好的变化进而动态地调整推荐列表的问题,提出了一种混合推荐算法(IULSAC......
根据不同用户的兴趣特征,个性化推荐技术进行有针对性的推荐,该技术的核心在于推荐算法的设计,算法设计的越好,推荐效果就越好。目......
个性化推荐技术为人们处理信息过载问题提供了一种有效的解决方式.协同过滤是推荐技术常用的算法之一,本文研究的Slope One算法就......
协同过滤推荐是数据挖掘一个重要方向,传统协同过滤推荐算法受到数据稀疏性和冷启动制约,难以获得理想的推荐结果,为了改善协同过......
为提高软件项目案例相似度算法的精确度,在分析传统的基于匹配函数的相似度算法基础上,结合软件项目案例的特点,建立了基于神经网......
随着互联网技术的发展,网络资源与日俱增。用户面对海量的资源往往难以选择,个性化推荐的研究已经成为必然趋势。电影资源是网络资......
提出了一种基于项目综合相似度的协同过滤算法。综合相似度是项目相似度和类别相似度进行加权,加权方式是从热能学中协同计算燃烧......
针对传统推荐算法忽略时间因素的问题,根据个体用户短期行为的相似性,利用时间衰减函数计算项目间相关关系,提出基于用户兴趣的项......
随着互联网的飞速发展,用户可以从网上得到的信息呈现几何级增长。互联网改变了人们的生活,带来了诸多便利,同时也造成了一些负面......
