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比较两种基于社区的个性化信息推荐算法
比较两种基于社区的个性化信息推荐算法
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比较两种基于社区的个性化信息推荐算法
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基于社区的个性化结果推荐方法
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基于社区的个性化结果推荐方法
基于社区网络内容的个性化推荐算法研究 (2011年)
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针对用户在社区网络中面对海量的信息和资源,如何快速便捷地获得自己感兴趣内容的问题,提出一 种基于社区网络内容的个性化推荐算法。在得到相同兴趣用户聚类的基础上,该算法首先通过用户访问日志信 息挖掘相似内容推荐项,然后根据用户兴趣挖掘新的内容推荐项。实验结果表明,该算法不仅提高了内容推荐 精度,而且扩展了内容覆盖面。
基于用户行为分析的个性化推荐算法
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随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展,用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果,对特定的用户推送他们感兴趣的商品,这样能增强用户黏度,提高平台的商业价值。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
基于情感兴趣社区检测的个性化推荐
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社区已经成为推荐系统挖掘兴趣的流行平台。 主题的语义反映了用户的隐性兴趣。 主题情感暗示着用户的情感倾向。 具有共同情感的人们可以形成令人感兴趣的共鸣社区。 本文提出了一种基于共振情感兴趣社区的推荐模型,以提高推荐系统的准确性。 首先,我们学习加权语义向量和情感向量,以对语义和情感用户配置文件进行建模。 然后,通过结合语义和情感因素,计算共振关系以评估用户的共振关系。 最后,基于共振关系,检测共振
个性化推荐算法
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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...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Hadoop个性化推荐算法设计与实现
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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...
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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,...
个性化微博推荐算法
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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...
基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法
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提出一种基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法,根据用户的发帖、回帖、阅读等记录,采用加权方法计算用户帖子的评分矩阵,获取邻近用户集合,通过邻居用户的帖子评分,计算目标用户的帖子预测评分,推荐预测评分最高的帖子。实验结果表明,该算法的推荐质量较高。
基于知识图注意网络的个性化推荐算法
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现有的大多数利用知识图谱的推荐算法在探索用户的潜在偏好时没有有效解决知识图谱中存在的不相关实体的问题,导致推荐结果准确率不高。针对这一问题,提出了基于知识图谱和图注意网络的推荐算法KG-GAT(knowledge graph and graph attention network)。该算法将知识图谱作为辅助信息,在图注意网络中使用分层注意力机制嵌入与实体相关的近邻实体的信息来重新定义实体的嵌入,得
基于多特征的个性化图书推荐算法
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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
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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web的个性化信息推荐系统研究
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基于标签簇的个性化推荐算法
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基于加权二部图的个性化推荐算法
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基于谱聚类的个性化推荐算法,刘嘉雄,刘晋,针对传统协同过滤依赖用户项目评分矩阵,无法摆脱稀疏性、新用户和新项目的冷启动问题。同时,忽略用户特征、项目属性等客观内容
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基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
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个性化推荐算法系统(2):基于二分图的个性化推荐召回算法personal rank(MovieLens数据集电影推荐)
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