二部图网络相关论文
个性化推荐系统是解决互联网信息超载问题最行之有效的信息过滤方式之一，而推荐算法是其中最关键的组成内容。目前对推荐算法的研究......
近年来互联网日益蓬勃地发展,随着社会信息化不断地普及,全球数据量以惊人的速度逐年增长。信息过载导致人们难以在庞大的数据资源......
随着信息化愈发深入人们的工作生活,人们在工作、生活和学习中要面临天文数字般的数字信息。为了解决“信息过载”现象,学者们提出......
Micro RNAs(mi RNAs)是一类长度大约为22nt的内源性单链非编码小RNA。它们通常在转录后抑制其目标信使RNA的3~′非翻译区(UTRs)的......
面对互联网高速发展的今天,网络上的信息数据呈爆炸式增长,人们越来越需要有一种有效的信息获取方式,而个性化推荐作为一种可以帮......
基于邻域的Top-N推荐算法利用隐式反馈数据建立排序模型,其算法性能严重依赖于相似度函数的表现,传统相似性度量函数在隐式反馈数......
个性化推荐能够满足用户个人不同的需求,为用户提供高精度的个性化服务可以增加用户的粘着性并给网络、系统的开发商带来一定的利......
介绍了基于二部图的个性化推荐算法,探讨了近年来对该算法局限性的各种改进思路,主要有结合优化算法的改进、资源流转加权、冷启动......
推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法......
推荐系统的产生主要是为了解决信息过载的问题。基于二部图网络与基于协同过滤的推荐算法是目前应用比较广泛的算法,二者都取得了......
协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联......
近年来,随着移动互联网应用的快速发展和Web 2.0应用的流行,个性化推荐系统在帮助用户挖掘感兴趣的内容和帮助企业做产品推广等方......
基于邻域的top-N推荐算法利用隐式反馈数据建立排序模型,其算法性能严重依赖于相似度函数的表现。传统相似性度量函数在隐式反馈数......
基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题,提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先,提取出数据集的基础信息,......
互联网技术日新月异的发展,网络信息资源与日俱增。网络为用户提供了大量的可选信息,满足了用户的信息需求。但是信息过载问题日益......
互联网的高速发展将人们带入了信息化时代,而信息量的指数级增长意味着大数据时代的到来。如何从海量数据中分析和挖掘出潜在有价......
飞速发展的计算机、互联网和web技术改变了人们的生活,人们在虚拟社区中结交好友、在新闻网站中浏览新闻、在视频网站中观看电影、......
【目的】为改善基于信任的推荐算法中显式信任值不够精确、隐式信任值难以度量、信任传播路径不易确定等问题,提出一种在信任网络......
对于基于二部图网络结构的算法忽视了兴趣偏好的影响,只考虑用户与项目之间的关系,结合随机森林分类模型和二部图网络结构,提出了......
