混合推荐算法相关论文
随着研究人员在物联网技术和大数据技术的研究越来越深入,越来越多的智能设备进入到人们的日常生活中,从而导致了信息的爆炸式增长......
面对数以万计的影视作品，相关人员难以根据不同的群体进行良好的推荐。电影推荐系统产生于互联网时代，用以帮助人们在电影信息大规模......
本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准，接着分析了推荐系统中典型的推荐算法......
为解决目前存在的云声乐学习需(求，同时提供便捷、经济、个性化的服务，介绍了一项云声乐教学平台。在该应用背景下，描述了通过Scrapy......
近年来线上购买商品的用户日益增加,同时推动着各大电子商务平台的发展,一个优秀的电商平台需要对用户的潜在需求进行深入挖掘,向......
在大数据时代,人们一方面享受着大数据所带来的红利,各个平台都给用户们提供了多种多样的选择,以此来丰富人们生活。但是另一方面,......
现如今的药物研发工程对资金、时间的花销和人才技术要求都很高,由于一个实验室的经费和人员往往有限,人们开始寻找一种门槛更低的......
在基于云服务平台的个性化业务流程定制环境中，如何把成功定制的结果推荐给不同的租户以提高租户的定制效率与体验度，如何选择一种推......
当今社会已经进入了信息大爆炸的时代,面对着大量的信息数据,无论是信息的生产者还是信息的消费者都受到了极大挑战。一方面,信息......
协同过滤推荐技术在Netflix百万大奖赛中脱颖而出后,已成为推荐系统发展史上发展最快、应用最广的一类算法,但是它们仍然受到数据......
随着移动互联网的普及以及智能化移动终端占有率的提高，现在大众对个性化教育的热情日益高涨，比如:成人的继续教育、在职人员的职业......
随着互联网信息开放式的发展,互联网中的信息指数式增长,信息过载的问题日益严重。如何在大量的信息中筛选出用户需要的信息成为当......
互联网为用户提供了大量的学习教程,各种类型的教程网站层出不穷,为用户提供了丰富的学习资源,这些资源从很大程度上为用户提供了......
在如今信息过载的互联网世界中,推荐系统扮演着越来越重要的角色。根据各种网络服务平台上数字产品的特征不同,对推荐系统功能、性......
在互联网高速发展的今天,网络上数据的增长已经非常迅速。如何从海量的数据中找出用户所需要的信息已经变得越来越重要。社交网络......
随着计算机网络的不断发展,在线求职类系统逐渐成为一种主流的求职方式,与此同时,招聘信息也呈现爆炸式的增长趋势,个性化职位推荐......
受新型冠状病毒疫情影响,全国线下教学活动暂停,在线教育(E-Learning)迎来发展契机。用户使用电脑或移动设备即可在线学习,使得学......
随着互联网技术的飞速发展,网络空间丰富的信息和大数据共享为人们的工作和生活提供了极大的便利。然而,面对日益增长的海量数据和......
信息社会中，互联网产品在为用户提供基本服务的同时，已逐渐向着社会化、移动化以及个性化的方向发展，社会化的典型代表是发展得如火如......
互联网技术的不断发展以及信息科学的日益进步，网络数据呈指数增长趋势，个性化推荐系统应运而生并蓬勃发展。个性化推荐系统根据用户......
基于网络的推荐算法,主要通过对用户与项目存在的结构关系进行利用,实现对用户的信息推荐,但此类推荐算法相对忽略了对用户偏好的......
随着现代互联网技术的飞速发展与不断完善,网络信息爆发式积累,信息推荐是缓解信息过载问题的重要手段。传统的协同过滤算法依托于......
协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域中,但随着系统规模的扩大,它的效率逐渐降低。针对它出现的缺点,......
针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足,文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤算法,并加以合理改进,提出......
为从影片简介中获取更丰富的文本特征并考虑短文本的语义依赖性,构建一种基于卷积双向长短记忆神经网络模型(CBiLSTM)的视频文本特......
微博作为社交媒体平台为人们了解信息提供了极大的便利,但同时也使用户每天被海量的信息包围,用户很难迅速地找到自己感兴趣的话题......
推荐系统是自适应信息系统中的个性化服务模块,可以根据目标用户的信息需求提供个性化的信息服务。针对传统协作过滤算法存在的用......
用户建模技术是推荐系统中的重要组成部分,通过用户建模技术可以完成对用户兴趣知识的挖掘和表示。本文针对传统协作过滤算法中存......
面对海量的信息,推荐系统是解决信息过载问题的有效途径之一。传统的协同过滤推荐算法主要是使用评分来进行预测和推荐,方法简单有......
互联网和信息技术的迅速发展,使Web上信息量以指数级别迅速增长,巨大的信息源使人们面临着严峻的信息过载问题,因而出现了能够有效......
基于湖南国家农村农业信息化示范省建设项目农业知识抽取与推荐研究,提出了基于用户隐式评价的农业知识协同过滤推荐算法。该算法......
针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的......
信息技术和互联网技术的快速发展,在带给人们丰富感官体验的同时也带来了信息过载的问题。如何高效的检索、处理这些数据以及进行......
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商......
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协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,很多时候无法得到较为理想的推荐结果;除此之外,......
日常较为常用的推荐系统为协同过滤,其存在优势的同时也面临着很大的问题,因此需要寻求最优化的方式对其大量的数据进行分析。本文......
在网络服务高速发展的信息社会中,互联网上储存的信息数据已经呈指数性增长的趋势,造成相当严重的“信息过载”问题,最终导致用户......
以电影为推荐对象,选择了基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法相结合的混合推荐算法,并在Hadoop平台下进行Map Reduce并行......
学术会议作为一种公开的学术资源,能够清晰、完整、及时地传播科学成果,促进学术人员的交流,在教育与科研环境中占有重要的地位。......
随着用户和商品内容的快速增长,导致用户越来越难凭借手动搜索或逐一查看的方式获得自己感兴趣的商品,为了提升用户的消费体验和效......
随着互联网技术日新月异的发展,人们获取信息的方式越来越多。但是,各种铺天盖地的信息使得用户越来越难检索出自己感兴趣的信息,......
随着互联网技术的迅速发展和日益普及,人们越来越多得选择通过互联网获取信息的方式,比如使用门户网站或手机应用获取新闻信息、网......
伴随着蓬勃发展的视频业务及内容,海量的视频信息常常导致用户选择困难,视频推荐技术随之诞生。传统的协同过滤算法存有推荐精度不......
