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基于内容过滤的个性化搜索算法 评分:

该论文描述了基于内容过滤的个性化搜索算法,有兴趣的可以看一下
2008-11-22 上传大小:199KB
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基于协同过滤算法的电子商务网站个性化推荐系统设计

是在协同过滤算法上的一个改进,从而设计出的一个个性化推荐算法

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基于Hadoop个性化推荐算法设计与实现

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.

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基于协同过滤算法的电影推荐系统

本系统在ANT下可以直接运行,在Myeclipse平台到网页上运行的代码在http://download.csdn.net/source/3386479 上下载 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法(Collaborative Filtering Recommendation)。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一

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基于mahout的协同过滤算法实现

基于mahout的协同过滤,个性化推荐算法实现。源码是java,可单机运行

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协作过滤算法及其在个性化推荐系统中的应用

本文研究了个性化推荐系统及其主要的推荐技术,特别是协作过滤技术, 包括基于用户的协作过滤技术和基于项目的协作过滤技术。

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基于用户协同过滤算法实现

该算法是个性化推荐算法中基于用的协同过滤算法,主要是将相似用户的兴趣项目推荐给目标用户,算法中包括相似度判断(余弦相似度算法实现)、随机数的产生等实用算法。该算法是以VS 2010为开发平台,采用C#为后台语言开发的。

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基于用户的协同过滤推荐算法研究与实现

系统功能模块划分和说明 一、用户登陆注册模块 二、音乐分类管理 三、音乐管理 四、音乐收藏管理 五、角色管理 六、系统管理 七、个人信息管理 八、推荐模块 协同过滤推荐算法 协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西,这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性,在全球互联网领域炙手可热。 协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用 户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(

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基于语义网的信息过滤模型与算法

 目前的过滤系统大都是基于关键词的,语义网的出现使信息过滤提高到了语义的层次,它使得用户个性化信息的获取更加高效、准确。在分析基于语义网的Web 信息过滤的基础上,提出了基于语义网的信息过滤模型和相关 算法。

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新闻个性化推荐算法训练集数据

新闻个性化推荐算法需要用到的一些训练集数据包含用户编号、新闻编号、浏览时间、新闻标题、详细内容、发表时间

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个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐

该资源可以帮助学习推荐算法的一些朋友进行学习和研究。

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论文研究-基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现.pdf

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集Movi

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协同过滤算法源码

基于项目(Item-based)协同过滤算法源码 可用于个性化推荐 参加卓越亚马逊商品推荐

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基于web个性化电影推荐系统

基于web端的个性化电影推荐系统设计与实现(源代码),采用Apache+Php+MySql框架,通过协同过滤算法对数据集进行训练,最终得到的结果存储到数据库中,web页面调用进行展示。

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协同过滤推荐算法java实现

本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现,包括数据集,以及算法的评价指标MAE的计算,数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试,需要别的数据集可以根据自己需要添加,只需修改Base.java文件中的配置即可,本程序配备一个readme文件,里面有程序的运行介绍,程序注释详细,希望对大家有帮助。

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基于用户项目喜好的推荐算法原理论文

推荐系统原理论文,一种改进的基于用户项目喜好的相似度度量方法

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内容算法:把内容变成价值的效率系统

Part 01 关于内容推荐 走近内容推荐 推荐系统架构初探 YouTube和Netflix推荐架构参考 基于推荐架构的优化启示 推荐的起点:断物识人 断 物 识 人\ 推荐算法:物以类聚,人以群分 物以类聚:基于内容属性的相似性推荐 人以群分:基于用户行为的协同过滤 从算法到应用 场景划分 推荐系统评估指标 连接内容与人 冷启动 兴趣探索 自媒体与平台 常见的推荐问题 推荐重复 推荐密集 易反感内容 时空限定内容 带着偏见看推荐 信息茧房 推荐会导致Low? 编辑、算法与社交,三分天下? 面对推荐系统 人

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个性化推荐系统的研究进展

个性化推荐系统 简介基于内容的推荐、协同过滤算法和混合算法 非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。

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协同过滤推荐算法视频推荐系统(自带四个数据)Python

可以用,真的可以用。python语言。里面有四个数据包,算法所需要的基础数据。强调真的可以用。

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Python书籍全集(16,17年最新书籍,9本超清完整非扫描版)

《Python编程:从入门到实践》2016.7 《Python项目开发实战(第2版)》2017.1 《Python核心编程(第3版)》2016.6 《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》2016.7 《Python游戏编程快速上手》2016.8 《Python网络数据采集》2016.3 《Python机器学习:预测分析核心算法》2017.1 《精通Python设计模式》2016.7 《用Python写网络爬虫》2016.9

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