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基于上下文的协同引用推荐过滤
基于上下文的协同引用推荐过滤
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基于上下文的协同引用推荐过滤
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一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法
浏览:160
针对常规推荐算法数据单一、准确性和可靠性都比较低的问题,提出了将时间和标签上下文信息加入到推荐算法中,以丰富单个用户或商品的信息。利用时间信息挖掘用户间的影响关系,同时利用标签上下文来衡量物品间的关系,最后将用户关系向量和物品关系向量融合到概率矩阵分解模型中。实验结果表明,提出的协同过滤推荐算法能够提高推荐的准确性和精度。
基于协同过滤
浏览:147
3星 · 编辑精心推荐
基于协同过滤方面的个性化推荐的主要源代码
基于协同过滤的推荐系统
浏览:112
3星 · 编辑精心推荐
使用java实现的一个基于协同过滤的推荐系统
基于上下文的分布式协同过滤推荐技术.pdf
浏览:118
#资源达人分享计划#
一种基于信任的协同过滤推荐模型
浏览:63
:传统的协同过滤推荐技术主要基于用户-项目评价数据集进行挖掘推荐,没有有效地利用用户通信上下文 信息,从而制约其进一步提高推荐的精确性。针对传统协同过滤推荐算法存在的推荐精度不高的弊端,在协同过滤 算法...
论文研究-基于情景上下文与信任关系的旅游景点推荐算法.pdf
浏览:168
针对现有旅游景点推荐个性化不足的问题,提出了一种基于信任关系与情景上下文的旅游景点推荐算法。首先在传统的协同过滤算法上以用户信任度代替相似度来解决数据稀疏性;其次引入用户情景上下文信息,更全面地反映出...
论文研究-基于上下文的服务推荐系统 .pdf
浏览:189
基于上下文的服务推荐系统,林枫,胡铮,本文在基于SOA的泛在多节点业务协同执行环境架构的基础上设计了基于上下文的服务推荐系统,该上下文系统承接业务协同执行环境架构
基于上下文感知的智能交互系统模型
浏览:111
4星 · 用户满意度95%
上下文感知是提高人机交互智能性...两个问题展开讨论,提出了一种上下文感知和调度的策略,并建立了一个基于上下文感知的智能交互系统结构模型= 介绍了按照所述策略和模型构建的实例系统,初步证明了其合理性和有效性=
协同过滤推荐算法
浏览:183
本文档描述了推荐算法中的不确定近邻协同过滤推荐算法,里面讲解了具体的计算方法和一些阐述
基于Agent的协同过滤推荐机制
浏览:31
协作过滤推荐系统是网络应用最重要的技术之一,环境动态性、不可预测等特征也为顺利的写作带来了困难,因此,本文提出一种基于Agent的协作过滤推荐机制,以充分利用Agent、移动Agent技术的优势,将网络环境中各用户节点之间的协作转换为Agent之间的动态智能协作,同时利用本体模型构建用户个性化兴趣知识,更好地体现用户的不同兴趣的倾向和偏好,最后还给出该机制在基于Agent的智能元搜索引擎中的应用示
协同过滤——基于用户的推荐算法
浏览:125
NULL 博文链接:https://jekey.iteye.com/blog/1675508
基于用户的协同过滤
浏览:62
使用python实现的基于用户的协同过滤,使用jaccard相似度,计算的precision、recall指标
上下文感知推荐系统研究.pdf
浏览:69
上下文感知推荐系统研究,可用于快速了解基于上下文感知的推荐系统的基本算法和原理
操作的上下文和基于上下文的操作转换
浏览:21
这篇文章我们主要讲述了:上下文的理论和基于上下文(COT)的操作转换算法。COT算法是一种能够支持do和某一操作的任一形式的undo的算法,而且COT算法不要求转换函数满足可逆性、收敛性质2以及反向性质2和3。COT算法...
论文研究-Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐.pdf
浏览:99
响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配...同时该方法将“上下文推荐”和“交替最小二乘的协同过滤(ALS)”融合成一种混合推荐方法,提高了系统的推荐精度。实验结果表明,所提出的混合推荐方法有不错的效果。
论文研究-基于情绪和因子分解的协同过滤算法 .pdf
浏览:104
基于情绪和因子分解的协同过滤算法,王强强,孟祥武,面对电子商务领域中电影个性化推荐问题,本文将情绪上下文信息和协同过滤算法相结合,提出一种基于情绪和因子分解的协同过滤算法
H_264_AVC中基于上下文的自适应二进制算术编码
浏览:51
讲述了编码中,基于上下文的自适应二进制算术编码
通过基于图的上下文建模和后过滤进行上下文感知推荐
浏览:80
通过基于图的上下文建模和后过滤进行上下文感知推荐
基于物品的协同过滤推荐算法
浏览:156
基于物品的协同过滤推荐算法Mapreduce实现
基于协同过滤的旅游推荐系统
浏览:191
《基于协同过滤的旅游推荐系统的设计与实现》,用到了python语言,在pycharm中实现。系统主要包含用户的登录注册、个人信息管理、个性化推荐、景点查找、景点收藏评论和后台管理六大功能模块。
基于协同过滤的电影推荐系统
浏览:36
5星 · 资源好评率100%
基于 Python+Django+SimpleUI 功能很全,常见的电影网站功能都有。 推荐算法方面是基于用户的协同过滤以及基于Item的协同过滤,同时结合电影点击次数、收藏人数、标签选择等进行综合推荐。 内含完整源代码、演示ppt、运行环境的搭建相关文档,很简单就能跑起来。
基于物品的协同过滤
浏览:134
协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
论文研究-基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法.pdf
浏览:54
针对传统协同过滤算法面临数据稀疏、忽略用户时间上下文信息及对兴趣物品偏好程度等问题,提出基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法。首先将FCM聚类融入到谱聚类算法的关键步骤,并通过聚类有效性指数对用户...
基于上下文的知识表示和推理
浏览:89
对人工智能很好的学习资料,描述了基于上下文的知识表示方法和推理过程。
基于形状上下文的形状匹配
浏览:132
基于形状上下文的形状匹配,关于形状匹配的资料
基于上下文自适应算术编码
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4星 · 用户满意度95%
信息论实验报告必备编码——基于上下文自适应算术编码
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