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基于信任模型填充的协同过滤推荐模型
基于信任模型填充的协同过滤推荐模型
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一种基于信任的协同过滤推荐模型
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: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 算法中融入通信上下文信息,引入了通信信任、相似信任和传递信任三个信任度,并提出了一种基于信任的协同过滤 推荐模型。通过公开数据集验证测试,证明提出的推荐算法较传统的协同过滤推荐技术在推荐准确性上有较大提
结合信任关系的用户聚类协同过滤推荐算法
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基于信任模型的协同过滤推荐算法 (2011年)
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为此,基于矩阵瑱充及改进PSO算法,提出一种多标准协同过滤模型。采用矩阵填充方法对稀疏数据的缺失部分进行估算,以避免降维方法对原始数据信息造成损失,同时结合髙斯算子快速收敛的优势以及遗传算子对生物进化...
基于Django协同过滤和spark-als的电影推荐系统源码+项目使用说明+设计报告.zip
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基于Django协同过滤和spark-als的电影推荐系统源码+项目使用说明+设计报告.zip 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信...
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一种基于信任网络的协同过滤推荐策略 (2008年)
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针对推荐系统的可扩展性问题,将LSHBMRPK-means应用于基于聚类的协同过滤算法。此外,针对评分数据的稀疏性问题,使用LFM,即隐语义模型,对缺失值进行填充,进而提出了基于LFM的LSHBMRPK-means聚类算法。实验结果...
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