稀疏性问题相关论文
随着大数据时代的到来,信息与数据的快速流动为互联网提供了良好的发展环境。作为数据与用户交互的媒介,近年来诞生的大量社交网络......
近年来,随着计算机技术、互联网的快速发展,网上用户规模与内容服务呈几何数量级增长。海量的信息超过了个人能接受的范围,导致了......
对于大部分人来说,阅读新闻是必不可少的日常活动。通过阅读新闻,人们能迅速获知周围以及外面世界发生的事情。近年来,随着网络技......
个性化推荐系统分析用户历史行为数据，建立相应的兴趣偏好模型，预测其个性化需求，产生推荐，在电商网站和社交平台中广泛应用。用户需求......
随着网络和电子商务的快速发展,信息的爆炸性增长在给人们带来便利的同时,也给人们带来了如何在大量信息中选择所需求资源的困惑。......
近年来,随着互联网和教育信息化的高速发展,网络教学已经成为信息时代深受欢迎的教育模式,为学习者提供了十分丰富的教学资源。然......
随着互联网技术的发展,网络信息资源成指数级别增长。面对海量的信息资源,用户很难找到自己所需要的信息资源,面临着严重的信息过......
协同过滤推荐作为目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统,介绍了协同过滤推荐的实现步骤、相似性度量、协同过滤的不足,总结了数......
随着电子商务和社交网络的蓬勃发展,推荐系统逐渐成为数据挖掘领域的重要研究方向。推荐系统能够从海量信息中定位用户兴趣点,提供......
为了提高协同过滤推荐系统的推荐效率和准确性,更好地向用户提供个性化的推荐服务,提出一种用户评分和属性相似度的推荐算法。首先......
传统协同过滤推荐算法中项目相似度的计算建立在用户评分项目交集之上，没有考虑不同项目之间所存在的语义关系，致使推荐准确率低。基......
为了提高协同过滤推荐系统的推荐效率和准确性,更好地向用户提供个性化的推荐服务,提出一种用户评分和属性相似度的推荐算法。首先......
针对协同过滤方法中用户-项目评分矩阵的极端稀疏性问题,提出了一种基于层次的混合推荐方法.首先利用TF-IDF提取项目属性特征,并利......
本文对信息过滤(Information filtering)(IF)以及案例推理技术(Case-based Reasoning)(CBR)进行了介绍,并对协同过滤方法中存在的......
由于评分矩阵存在稀疏性问题和冷启动问题,传统的推荐系统大多通过分析上下文环境来增强推荐系统的性能,导致计算复杂度提高,并影......
随着互联网的普及和信息技术的发展,网络信息数据呈现爆炸性的增长,信息过载问题随之凸显。为了帮助用户从大量信息中发现自己感兴......
在协同过滤算法中,准确地找到相似用户是关键。稀疏数据问题常导致推荐性能低下,且推荐结果大都大量存在热门物品。文章基于物品(U......
在当今互联网高速发展与信息爆炸增长的时代下,人们容易出现信息过载等问题,难以获取有效信息并学得知识。为了解决信息过载的问题......
现如今,实体店进入寒冬,但线上购物发展蒸蒸日上,购物网站提供种类丰富的商品,极大地满足了人们多样化的需求。但是随着网站中商品......
针对推荐系统存在的稀疏性问题,提出将非邻近序列模式挖掘算法与基于项目的协作过滤推荐算法相结合的推荐方法,通过构造Markov概率......
随着信息技术和网络技术的飞速发展，人们已经进入了互联网时代，互联网不仅为企业提供了便捷的信息收集方式，协助企业开拓市场，而且为企......
近年来，随着计算机技术的飞速发展与网络的迅速普及，人们既可以享受海量信息资源带来的便利，同时又面临着“信息超载”所带来的问题，推......
稀疏性问题是协作过滤算法应用中的一个突出问题,当系统中用户对资源的评分数据集很稀疏的条件下,算法的精度和覆盖率会显著降低。......
针对大数据推荐系统中推荐准确率与效率较低的问题,设计一种基于社交关系与多上下文因素的大数据推荐系统。基于活动用户的社交网......
