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基于标签簇的个性化推荐算法
基于标签簇的个性化推荐算法
推荐算法
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2017-12-04
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在基于多构面信任关系的个性化推荐中, 解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所 导致的推荐准确性低的问题。
资源推荐
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基于标签的推荐系统
浏览:167
协同过滤,标签推荐,矩阵分解等
个性化推荐算法
浏览:40
4星 · 用户满意度95%
微博不同于传统的社会网络和电子商务网站,存在用户活跃程度低,微博数据稀疏和用户兴趣动态变 化等特点,将传统推荐算法应用于微博推荐时,效果并不理想。提出了一种基于贝叶斯个性化排序的微博推 荐算法,对用户进行个性化微博推荐。该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,以微博对的形式提取微博 系统中的隐式信息,对这些微博对进行学习,从而得到用户对不同微博的兴趣值。
个性化推荐系统
浏览:46
4星 · 用户满意度95%
这是一篇对“推荐系统”进行综述的一篇论文。论文整体上分为三部分:介绍了什么是“推荐系统”和它出现的必要性;介绍目前的推荐策略,相应的技术和推荐策略优劣的评估标准;分析了推荐系统中的重点和难点,以及未来的研究方向和研究热点。
个性化推荐
浏览:169
关于大数据的用户个性化推荐与精准营销的相关文献,涉及算法和具体应用
基于标签的强化学习推荐算法研究与应用
浏览:112
基于标签的强化学习推荐算法研究与应用,这是一篇论文
用户画像之标签权重算法
浏览:4
TF-IDF 算法理论和应用场景,用于用户画像的权重研究和标签
毕业设计代码-用于毕设
浏览:119
用作毕业设计时,代码的查询记录,不作为共享文件,谢谢。
推荐算法资源
浏览:27
个性化推荐算法 ,代码资源,b站饰屏对应的东西,谢谢
协同标签系统中基于标签组合效应的推荐算法 (2013年)
浏览:17
协同标签系统中现有的用户建模方法将用户视为标签向量,并假设向量中的标签均是用户感兴趣的,且只能分别计算单个标签之间的匹配程度,忽略了多个标签作为一个整体对用户兴趣产生的影响.为此,文中提出了一种基于标签组合效应的推荐算法(TGER).该算法利用用户对资源的评分筛选出对用户兴趣有重要影响的标签组合,通过高维标签组合优先匹配的方法计算用户与资源之间的相关度.在MovieLens数据集上的实验结果显示,
基于标签的用户协同算法python
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自己写的比较初级的基于标签的用户协同算法,数据集用的是ml-100k,对数据集进行训练集和测试集的划分,里面还有准确率,召回率,标准平均绝对误差等的计算代码
个性化标签推荐研究
浏览:58
社会标注系统中对标签的个性话推荐,本文主要是分析统计了当前的研究状况,对研究现况的分析统计,并构建个性化标签推荐系统
基于二分图的个性化图像标签推荐算法
浏览:152
基于二分图的个性化图像标签推荐算法
个性化搜索引擎推荐算法研究
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文首先全面了解了实现个性化搜索引擎的基本理论和研究现状,并对现有各种个性化推荐技术进行性能对比分析,为以后的研究提供了理论基础
论文研究-基于标签的矩阵分解推荐算法.pdf
浏览:4
基于标签的推荐算法已成为研究热点,现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法,鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用户偏好和商品特征建模,限制了其精度的提升。使用标签构建因子向量,提出一种新的基于标签的矩阵分解推荐算法。经过真实数据检测,提出的推荐算法较以往基于类别的矩阵分解算法在精度上有了显著提升。
论文研究-基于用户标签的微博推荐算法.pdf
浏览:195
为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词,并对该关键词进行扩展,将其作为表示用户兴趣的标签;再根据微博的效应函数和生命周期形成待推荐的微博列表,计算用户标签及其同义词在待推荐微博列表中出现的次数,将出现次数较多的TOP-k条微博推荐给用户。通过实验验证,该算法能够有效地解决用户标签的稀疏性问题
论文研究-基于近邻关系的个性化推荐算法研究.pdf
浏览:6
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战。针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于最近邻的个性化推荐算法。通过维数简化技术对评分矩阵进行优化,降低数据稀疏性;采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居,产生推荐预测。实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏,提高了推荐系统的推荐质量。
基于Hadoop个性化推荐算法设计与实现
浏览:33
为了提升个性化推荐系统的大数据处理能力,选择基于用户聚类协同过滤的个性化推荐算法,并在Hadoop平台下实现算法的分布式并行化.离线状态下对用户物品矩阵降维,对用户进行聚类得到类别信息列表,对用户在类簇内进行推荐,并在相似度计算内引入物品贡献权重,最后对算法实现并行化得到推荐结果,实现基于用户聚类的分布式协同过滤推荐算法.最后对推荐结果进行测试分析,证明分布式个性化推荐有更好的推荐准确性和实时性.
基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
浏览:132
我觉得可以,很好,适合你,基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
用于网络用户行为聚类分析的簇标签自动生成方法
浏览:116
针对目前多数聚类算法需要事先确定网络用户行为数据规模以及生成的簇标签缺乏明确语义的问题,提出一种用于网络用户行为聚类分析的簇标签自动生成方法。应用潜在因子模型和矩阵分解方法对原始网络用户行为数据补充缺失值,根据网络用户行为数据的属性特征进行用户行为聚类并在聚类过程中增加行为特征,同时利用行为特征信息产生簇标签以提高网络用户行为的聚类准确性。在Last.fm、Movielens和Citeulike数
论文研究-卷积神经网络自动标签分类推荐算法实现 .pdf
浏览:138
卷积神经网络自动标签分类推荐算法实现,刘奕,崔毅东,随着互联网的发展,对个性化的需求越来越显著,以协同过滤为主干的推荐算法被广泛使用在各方各面。标签信息被用作提升推荐系统性
个性化微博推荐算法
浏览:53
5星 · 资源好评率100%
微博不同于传统的社会网络和电子商务网站,存在用户活跃程度低,微博数据稀疏和用户兴趣动态变 化等特点,将传统推荐算法应用于微博推荐时,效果并不理想。提出了一种基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,对用户进行个性化微博推荐。该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,以微博对的形式提取微博系统中的隐式信息,对这些微博对进行学习,从而得到用户对不同微博的兴趣值。
基于大数据的个性化推荐系统
浏览:31
随着互联网时代的发展和大数据时代的到来,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。为了让用户从海量信息中高效地获取自己所需的信息,推荐系统应运而生。 推荐系统的主要任务就是联系用户和信息,它一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。基于大数据的推荐系统通过分析用户的历史记录了解用户的喜好,从而主动为用户推荐其感兴趣
基于邻域的个性化推荐算法LFM.zip
浏览:31
做推荐系统大作业的时候开发的一个系统,可以直接跑,代码注释很全面
基于多特征的个性化图书推荐算法
浏览:44
本书详细介绍了一些比较优秀的算法,对于大家变成来说会有很大的帮助
基于加权二部图的个性化推荐算法
浏览:112
5星 · 资源好评率100%
个性化推荐,基于加权二部图的个性化推荐算法
浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.pdf
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浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx
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浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法.docx
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No_6六六
2018-04-26
没什么用。只是篇论文,无源码
jxzy999
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