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基于矩阵分解的个性化推荐系统研究
基于矩阵分解的个性化推荐系统研究
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基于矩阵分解的个性化推荐系统研究
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基于矩阵分解的个性化推荐系统——论文
浏览:197
基于矩阵分解的个性化推荐系统——论文,比较不错的论文
布尔矩阵与个性化推荐系统(原创)
浏览:101
NULL 博文链接:https://zhangdp.iteye.com/blog/578863
基于CF的个性化电子商务推荐系统研究.doc
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基于大数据的个性化推荐系统
浏览:144
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
OTA系统中的个性化应用推荐系统研究
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本文首先提出了OTA全新的个性化应用推荐系统模型,然后对移动用户下载使用与兴趣之间的关联作了讨论与分析,并给出了算法,最后对个性化推荐的两种常见实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,给出了OTA系统中的个性化应用推荐引擎的设计思路与实现算法。
基于近邻模型与概率矩阵分解的高校选课推荐算法
浏览:173
为研究高校教务信息管理系统中学生自主在线选课的个性化推荐问题,采用基于近邻模型与概率矩阵分解相融合的改进算法.通过衡量学生(选课)之间的相似关系寻找相似学生(选课),再将与学生(选课)相似性最大的邻居集合应用...
论文研究-基于改进带偏置概率矩阵分解算法的研究.pdf
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针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息...
行业分类-设备装置-一种基于联合非负矩阵分解的个性化产品推荐方法.zip
浏览:80
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基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统-深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集+训练测试模型
浏览:149
5星 · 资源好评率100%
这种个性化推荐可以提高玩家的游戏体验,同时也有助于游戏平台提供更好的游戏推广和增加用户黏性。 2.项目运行环境包括:Python环境、TensorFlow环境、PyQt5环境。 3.项目包括4个模块:数据预处理、模型构建、模型...
个性化推荐系统研究.docx
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个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx个性化推荐系统研究.docx
基于关联规则的个性化推荐系统
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以数据挖掘中的关联规则理论为基础,从应用的角度出发,设计了一套相关产品推荐系统ARecom ,实 现了电子购物中的个性化服务。针对直接决定整体算法效率的频繁大项集生成步骤,应用大量的数据,研究比较 了三种典型算法,并在此基础上,提出了适合电子商务相关推荐系统的完整的算法模型。
基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究.nh
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4星 · 用户满意度95%
在此提供一篇研究推荐系统的博士论文。是篇相当新的论文。
基于web的个性化信息推荐系统研究
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5星 · 资源好评率100%
采用OTA个性化推荐系统模型,对用户下载资源与兴趣之间产生关联
基于大数据的教育资源个性化推荐研究
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基于大数据的教育资源个性化推荐研究
Spark实践:音乐个性化推荐-基于ALS矩阵分解的协同过滤算法+源代码+文档说明+数据库db+数据
浏览:42
1、资源内容:Spark实践:音乐个性化推荐——基于ALS矩阵分解的协同过滤算法+源代码+文档说明+数据库db+数据 2、代码特点:内含运行结果,不会运行可私信,参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细...
论文研究-基于集成学习的个性化推荐算法.pdf
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通过对用户评分矩阵的简化和分解,将问题转换为简单的分类问题,使得Boosting的集成学习算法能够应用到推荐问题中,提出了基于KNN的集成学习推荐算法,通过集成多个不同的相似度计算方法来提高最终的推荐准确率。...
A-Recommendation-system:用于电影和书籍的基于云的个性化推荐系统
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用于电影和书籍的基于云的个性化推荐系统 介绍: 基于云的个性化推荐系统,根据给他们的评级获取您帐户中当前的书籍,歌曲,电影,并根据用户兴趣推荐新书籍,歌曲或电影。通过使用基于内容和基于协作的技术,深度...
Spark实践:音乐个性化推荐-基于ALS矩阵分解的协同过滤算法.zip
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更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...
Web服务通过基于信誉的矩阵分解实现个性化QoS预测
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基于web数据挖掘的个性化推荐系统研究.pdf
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基于协同过滤技术的个性化推荐系统研究
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为了解决信息检索中无法获取符合个人需求的特色资源的问题,介绍了个性化推荐系统的概念以及推荐系统常用的算法;重点阐述了协同过滤技术的流程:利用用户项目矩阵计算用户之间的相似性,结合最近邻信息预测出符合个人特性的推荐信息;最后指出了协同过滤研究的难点问题。
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基于领域本体的个性化推荐在健康系统中的研究
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协同过滤技术(Collaborative Filtering )成功应用于个性化推荐系统中,为了用户能更准确地获取信息,提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式,通过融合评分项目相似度和用户相似度的计算,使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐。将这一方法应用到某健康系统中进行实验分析,该方
基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能网页电影推荐-机器学习算法应用(含python、JavaScript源码)+数据集
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1.项目基于Movielens数据集,采用协同过滤、矩阵分解以及建立LDA主题模型等机器学习算法,旨在设计和训练一个合适的智能电影推荐模型。最终的目标是根据电影的相似性以及用户的历史行为,生成一个个性化的电影推荐...
基于服务邻域增强矩阵分解的个性化基于QoS的Web服务推荐
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论文研究-基于深度学习的用户行为推荐方法研究.pdf
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利用用户行为数据,采用有效推荐方法,提供个性化推荐服务是社交网络平台普遍采用的策略,其中推荐方法的有效性是决定推荐服务质量的关键。基于矩阵分解和基于协同过滤的推荐方法由于存在稀疏性和过拟合问题等瓶颈...
基于用户行为分析的个性化推荐算法
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提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法,将用户的行为信息转化为用户评分矩阵,且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法,在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击...
移动环境下基于情境感知的个性化影视推荐算法研究
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针对在移动环境下使用传统推荐算法进行个性化影视推荐时存在的准确度不高的问题,提出了一种基于情境感知的矩阵分解算法。该算法在基本矩阵分解算法的基础上,通过融入全局偏置和情境偏置来进行未知评分预测。该算法...
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