显式反馈相关论文
信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）以信息为中心,将数据和位置解耦,使得网络节点耦合紧密,将传统的端到端通信模式......
个性化推荐系统在缓解信息过载方面发挥着举足轻重的作用,其中协同过滤是应用最广泛、最成功的方法之一。目前基于深度学习的协同......
互联网技术的产生使得各种信息服务网站蓬勃发展,由此带来了互联网信息的爆炸式增长。人们在享受各类信息推荐服务带来的便利的同......
大数据时代,各种信息采集工具将每个人都数据化,在浩瀚的信息网络中,人的一些行为和特征可以用数据表示。以数据为基础产生的各种......
生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)是一种融合了生成学习和对抗学习的无监督学习方法,以零和博弈作为核心思想,其组件通......
推荐系统应用广泛,无论是购物网站还是音乐软件,都致力于部署推荐系统来为用户提供高质量的个性化服务。在构成推荐系统的所有组件......
如今,随着电子商务、社交网络和人工智能等技术的不断发展,信息量每天都在快速增加。面对海量数据,我们时常因为不知如何获取有价......
随着信息规模的爆炸性增长,推荐系统（RS）作为信息过滤的子系统可以帮助人们对信息进行分类并为其筛选可能感兴趣的内容。协同过滤（CF）......
为解决命名数据网络中的拥塞控制问题,提出一种博弈拥塞控制算法。将路由器为数据流分配带宽问题构建成单主多从的Stackelberg博弈......
随着Internet的强势发展,网络上的信息量成爆炸趋势增长,如何使人们快速、准确的在浩瀚的资源中发现自己需要的信息成为关键。目前......
命名数据网络(Named Data Networking)因其具有无连接、泛在缓存、逐跳转发等特征而成为最具有希望代替当今TCP/IP网络的未来互联......
大数据的迅速发展和信息的过度丰富给信息筛选带来了巨大的挑战,为了挖掘各种人的不同偏好、观点、价值、品味,一个好的推荐系统不......
随着网络规模与应用种类的极速扩张,当今互联网在移动性、扩展性和安全性等方面面临着前所未有的挑战。以克服IP网络的局限性为设......
随着Internet的迅速发展,用户建模技术已经成为个性化服务的基础和核心.本文基于RSS信息服务,提出了自适应用户兴趣模型的建立和更......
无线Ad hoc网络作为一种新型的多跳无线网络,是一种完全由多个无线节点组成的自组织网络,它无需有线网络基础设施(如基站)的支持,......
在过去的很多年中,MIMO技术在无线通信领域的应用得到了广泛的重视。利用预编码技术的MIMO系统不仅可以提高预编码增益,还可以有效......
针对传统TCP协议的隐式拥塞控制算法不适合内容中心网络(Named Data Networking,NDN)的问题,本文提出了一种显式的拥塞控制算法(Ex......
作为个性化服务技术的核心,用户模型的质量关系到个性化服务的质量。目前的用户模型大多只考虑用户的显式信息或隐式信息,很少同时......
针对BPR模型收敛速度慢的问题，Randle S提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度，可是该算法只能利用隐式反馈......
近年来越来越多的高带宽光纤网络和长时延的卫星网络融入到Internet中来。研究发现，传统TCP协议的拥塞控制机制随着网络带宽和延迟......
本文概括介绍了个性化信息服务的概念,着重探讨了其两种思路即显式反馈方式与隐式反馈方式下的具体服务模式.......
为解决命名数据网络(Named Data Networking,NDN)中的拥塞控制问题,在加权公平排队(Weighted Fair Queuing,WFQ)算法的基础上,提出......
为了给用户提供个性化的信息服务,对用户兴趣需要进行机器学习,给出了用户兴趣的几种反馈学习方法,可以有效地发现用户兴趣.......
之前有关协同排序算法的研究没有充分利用数据集中信息的问题,要么只侧重于研究显式评分数据,要么只侧重于研究隐式评分数据,目前......
该论文旨在研究中国外语学习课堂上反馈透明度与学习者修复之间的关系,并从反馈透明度的角度着重研究了两种不同类型的反馈:显式反......
研究了基于数据挖掘的Internet远程教学模型和方法，提出利用数据挖掘解决基于Internet的远程教学还存在的诸如怎样获得准确的反馈信......
随着信息时代的到来,网络规模和应用种类急剧扩张,当前TCP/IP网络体系结构的缺陷与不足使得网络在安全性、扩展性和移动性等方面面......
随着互联网规模不断扩大以及互联网信息的快速增长,人们在享受丰富信息带来的生活便利的同时遇到了信息过载的问题。信息过载是指......
基于显式反馈的协同过滤算法只存在3个变量,其相似度计算方法依赖用户评分数据的显式反馈行为,而未考虑现实推荐场景中存在的隐性......
比较分析了显式反馈与隐式反馈解决数字图书馆信息服务困境中各自所具有的优缺点,在此基础上,采用Web挖掘思路实现了一个个性化图......
比特交织编码调制迭代译码是一种结构简单、能够在不同信道条件下获得增益并易与其他技术相结合的先进技术。本论文围绕不同编码方......
在互联网发展越来越迅速,面向范围越来越广的今天,从社交网络服务增值到大量的图片、视频和文档等内容数据的传播,用户对互联网的......
在当前的大多数在线购物平台中,用户的历史行为数据(如评分、点赞、浏览记录)隐式地包含用户的偏好信息,很多推荐系统都将其作为输......
MIMO (Multiple-Input Multiple-Output,多输入多输出)技术通过在收发两侧配置多根天线,提升了有限带宽上的系统容量和频谱效率。......
为了提高协同过滤推荐系统对于稀疏数据的推荐效果,提出一种基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法.分析普通Jaccard相似性......
显式反馈与隐式反馈相结合,可以有效提升推荐性能.但是现有的融合显式反馈与隐式反馈的推荐系统存在未能发挥隐式反馈数据缺失值反......
近年来,深度神经网络(DeepNeural Networks,DNNs)在计算机视觉、自然语言处理等多个领域获得巨大成功,而基于DNNs的个性化推荐研究......
