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[学位论文] 作者：朱峥宇,,
来源：南京邮电大学 年份：2020
随着互联网的快速发展,人们生产、复制和传播信息的能力大大增强,整个社会面临前所未有的信息过载问题,个性化推荐系统是解决该问题的有力手段。协同过滤是推荐系统中较为常用的一种方法,由于其良好的可扩展性和易用性被广泛应用。但是协同过滤算法的推荐准确度......
[期刊论文] 作者：朱峥宇, 曹晓梅,,
来源：计算机应用研究 年份：2019
传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品，是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大，有价值的信息占比较少，存在稀疏性等问题，导致推荐质量不高。针......
[期刊论文] 作者：王菲, 黄刚, 朱峥宇,,
来源：计算机技术与发展 年份：2019
基于聚类的协同过滤算法是依靠群体的思想,根据最近邻的喜好为目标用户进行推荐,在处理规模较大的数据时是高效和可扩展的。但传统的聚类推荐方法普遍存在准确率和覆盖率较低...
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