单类协同过滤相关论文
[目的 /意义]提出一种基于融合显隐式信息的单类协同过滤算法的文献主题词推荐方法，以提高面向学者和文献的主题词推荐的准确率。[......
随着网络应用数量的剧增,网络资源的精确匹配变得越来越重要,而推荐系统中的资源匹配问题就是如何从用户的历史偏好记录中发现特定......
单类协同过滤(OCCF)是仅应用隐性反馈进行推荐的协同过滤算法。虽然传统的协同过滤算法在评分等显性反馈的推荐问题上有着突出表现......
利用隐式反馈数据进行Top-K推荐是推荐系统领域中的一个经典问题,针对这个问题研究人员提出了很多算法。这些算法当中比较经典的是......
针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置......
新闻网页和书签的推荐被认为是单类协调过滤问题。通常这类数据是相当稀疏的,仅仅一小部分数据是正例,在非正例数据中负例和没有标......
单类个性化协同排序算法的研究的核心思想是把单类协同过滤问题当成排序问题来看待。之前的研究仅仅使用了隐式反馈数据来对推荐对......
在使用矩阵分解方法解决单类协同过滤问题时，数据的稀疏性以及负样本的缺乏会导致分解特征提取不明确，训练结果区分度低等诸多弊端。......
文章在负例抽取阶段考虑用户的活跃度和项目问相似度，以及在概率矩阵分解时融合用户好友关系和项目标签社会化信息的基础上，提出了一......
基于隐式反馈的协同过滤算法是信息推荐系统中广泛运用的核心技术,近年来在国内外得到了深入研究.以往有关协同过滤的研究综述主要......
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近年来,科研社交网络的兴起在一定程度上转变了科研人员原有的科研交流合作模式,深受科研人员的欢迎;然而,科研社交网络上激增的研......
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当今各类推荐系统中存在着冷启动、数据稀疏性的问题,严重影响其推荐质量。为了有效缓解由于数据不完整导致的推荐效果不理想,提出......
互联网的爆炸式发展,产生了大量易于收集的隐式反馈数据,比如点击、浏览和收藏。如何利用这些隐式反馈数据来推测用户的潜在偏好变......
