时间上下文相关论文
对于许多在线电商,预测用户购买商品的可能性至关重要.由于用户与商品的交互通常是高维且稀疏的,所以深度因子分解机算法(DeepFM)......
为在推荐算法中有效地融合用户行为的时间特性,提出基于反事实推理的时间上下文协同过滤推荐算法。采用替代式类型的反事实推理,假......
协同过滤算法作为最为广泛使用的个性化推荐技术，虽然取得了一定的成功，但是传统的协同过滤推荐算法基本不考虑时间上下文，将不同用户......
随着互联网的爆炸式发展,互联网给我们提供了海量信息和选择。但人们并没有因此获益,反而在信息过载前显得无所适从。推荐系统向用......
信息技术和互联网的发展导致信息总量急剧膨胀,人们已经从信息匮乏的时代进入了信息过载的时代。信息过载对用户和信息生产者都提......
视觉目标跟踪作为计算机视觉领域的一项热门研究课题,在视频语义分析、人机交互等很多现实场合中具有广泛的应用。近年来,尽管研究......
互联网与信息技术的飞速发展使得复杂多样的信息充斥着整个网络,这造成了信息过载的问题。因此,利用用户的信息主动向用户推荐可能......
随着信息技术快速发展和互联网快速普及,视频作为互联网中重要的信息传播载体,深深地影响生活、教育、社交、军事等各个领域的发展......
随着科学技术的不断进步,人们已经开启Web2.0时代,随之而来的“信息过载”和“信息爆炸”问题也越来越严重,并且如电商平台等以盈......
新闻推荐系统是推荐系统中的一个重要分支,目的是向用户以精准化、个性化的方式推荐新闻。目前的新闻推荐算法中,存在推荐条件单一......
随着信息技术和互联网技术的飞速发展,使用互联网的人数不断增加,互联网产生的信息量呈指数级别迅速增长,人们已经从信息匮乏的时......
大数据时代,影视行业搭乘互联网的快车发展迅速,各类影视资源纷纷涌现。随着电影资源的不断累积,“信息过载”问题在影视行业愈发......
[目的]为用户提供旅游景点的个性化推荐,解决因旅游信息过载而导致的用户决策效率下降的问题.[方法]提出基于用户相似度、景点热度......
针对常规推荐算法数据单一、准确性和可靠性都比较低的问题,提出了将时间和标签上下文信息加入到推荐算法中,以丰富单个用户或商品......
对智能手机应用的个性化推荐进行了研究,提出了一种基于用户分裂的资源扩散算法,算法把偏好随时间维度发生变化的用户看作多个用户......
针对传统的协同过滤推荐算法在高校图书推荐场景中存在缺乏显性评分、推荐精度低等问题,提出一种融合时间上下文的改进协同过滤图......
针对军事信息服务中用户个性化信息需求,研究了基于时间上下文的军事信息推荐方法。首先,根据军事用户特征引入时空属性,建立军事......
针对在基于视频的空中签名认证系统中,现有方法无法满足指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求的问题,在对比研究目前常用的多种跟......
个性化推荐技术中的协同过滤算法,不需要分析项目的内容就可以进行推荐,因而得到广泛应用。针对基于内存的协同过滤算法存在的问题......
传统的用户协同过滤算法没有考虑用户偏好随时间上下文的动态变化.文章提出一种融合时间上下文的个性化营养饮食推荐方法,在传统的......
近年来,群组推荐由于其良好的实用价值得到了广泛关注.群组发现作为群组推荐的前提环节,其发现结果对推荐效果有着至关重要的影响,......
由于大规模动态数据集在推荐时难以兼顾推荐准确度的问题,该文在充分考虑用户所处上下文情景因素,提出一种基于上下文的协同过滤推......
传统的协同过滤推荐算法未充分考虑时间因素的影响。基于人的记忆遗忘特性和记忆激活特性,提出基于时间上下文的个性化电影推荐算......
车辆检测是自动驾驶系统中比较基础的环节,其性能对自动驾驶系统的性能具有重要的影响。相比激光雷达等主动传感器,视觉传感器即摄......
随着智能手机、可穿戴设备等各类移动终端的普及,移动应用在人们日常生活中的使用日趋广泛。然而,大多数移动设备普遍存在硬件配置......
推荐系统是解决信息过载问题的有效方法,而协同过滤通过挖掘用户行为信息来预测用户偏好,是现今广泛应用的推荐方法.但传统的协同......
为解决旅游线路规划中时间上下文的限制和游客旅游偏好等问题,构建顾及时间上下文和游客旅游偏好的旅游线路规划数学模型。提出一......
为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精准商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历......
针对读者的借阅历史数据,提出一种将图书借阅次数以及借阅时间转化为读者兴趣度的评分模型。该模型把读者的借阅行为分为3种不同的......
随着农产品电子商务的快速发展,茶产品电子商务也在飞速发展。茶是全球消费量第二的饮品,茶叶与人们的生活息息相关。据数据显示,2......
利用电子地图中透明度视觉变量产生的虚实感,在对当前焦点时刻时空内容进行完全表达的同时,以不同透明度图形对时间上下文中的内容......
为了解决传统协同过滤推荐算法没有考虑时间上下文而导致推荐准确度不高的问题,本文提出了一种基于遗忘曲线和记忆激活理论的多阶......
目标检测是计算机视觉领域的核心任务,其任务定义是通过紧密包围目标的矩形框定位出图像中的物体,并同时判别出其所属类别。目标检......
个性化技术已经涉及到生活的各个领域,高校图书馆也不例外。图书管理系统中普遍缺少用户对于图书的评分,并且图书特征项也较少,这......
近年来，移动互联网在世界范围内取得了飞速的普及和发展，与此同时，大量的信息涌入移动互联网用户的视野中，使人们逐渐走进了“信息过载......
移动互联网技术和位置信息采集技术的飞速发展使网络成为人们获取和分享信息的主要渠道，如何从大量的数据中搜索到符合用户需求的信......
提出了一种基于时间上下文的协同过滤推荐(TCCF-LI)算法,实现了基于高校图书馆图书借阅记录数据上的学生学习兴趣挖掘.在传统协同......
个性化推荐系统在电子商务中充当了传统购物模式中商场导购员的角色。这种方式不仅可以大大地节省人力成本,而且也不会受到时间与......
大数据和人工智能技术的发展,驱动着图书馆的知识服务向着个性化、精准化方向发展。基于用户画像的图书馆知识服务能够提升图书馆......
