基于标签簇的个性化推荐算法

在基于多构面信任关系的个性化推荐中, 解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所 导致的推荐准确性低的问题。

论文研究-基于标签的矩阵分解推荐算法.pdf

基于标签的推荐算法已成为研究热点，现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法，鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用

论文研究-基于栈式去噪自动编码器的边际Fisher分析算法.pdf

特征学习是模式识别领域的关键问题。基于自动编码器的深度神经网络通过无监督预训练与有监督微调能够有效地提取数据中关键信息，形成特征。提出一种基于栈式去噪自编码器的边际Fisher分析算法，该算法将边际F

自编码推荐算法的实现

使用python实现的基于自编码模型的协同过滤推荐算法，运行环境为python2.7+tensorflow，python3.5也可以运行。

基于自编码器的评分预测算法

评分预测是推荐系统的一个组成部分，通过一个实数表达对用户的偏好进行预测，在学术界被广泛研究。神经网络具有很强的特征提取能力，能获取数据深层次的特征。使用神经网络中的一种网络即自编码器，通过扩展使其具有

论文研究-基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法.pdf

针对协同过滤推荐准确性的现状进行了研究，提出一种基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法。栈式降噪自编码器是一种典型的深度学习网络模型，具有强大的特征提取能力。用户对项目的评分作为输入，训练网络，学习出项目

java语言实现自动编码器算法（autoencoder）

最近在尝试将AE算法改写为分布式架构就先写了个单机版，AE可以用来给数据降维，由于是基于ANN的框架写的所以要是想实现ANN的功能略作修改即可

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

基于多层编码遗传算法的车间调度算法matlab

基于多层编码遗传算法的车间调度算法matlab,在源代码的基础上进行了改进，准确性更高。

基于标签的强化学习推荐算法研究与应用

基于标签的强化学习推荐算法研究与应用，这是一篇论文

基于物品的协同过滤推荐算法

基于物品的协同过滤推荐算法Mapreduce实现

最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码

最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取，也可以进行分类。

论文研究-雷达目标检测深层自编码器自适应优化算法.pdf

研究了现阶段雷达低小慢目标探测技术的难点与方法。分析了深层自编码器基本模型与算法，通过引入自适应学习理论，提出了基于Rumelhart函数的深层自编码器自适应算法（RDAAA），并证明了算法的收敛性。

论文研究-一种基于标签相关性的多标签分类算法.pdf

针对基于概率统计的 ML-kNN算法只能对每个独立的标签进行分析，忽略了真实世界中标签间的相关性，提出了一种联系标签相关性的 ML-kNN算法（S-ML-kNN）。该方法对训练集进行扩展，并按照标签间

基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程

基于项目层次结构的推荐算法，并结合Hadoop技术实现矩阵分解算法。 改进均衡相似度的余弦距离和皮尔逊相关系数的计算公式，避免计算目标用户与所有用户的相似度，从而避免了在整个用户空间中搜索最相近的k个

基于分组的多级随机数RFID标签并行识别算法

为了提高大规模RFID系统中的被动标签识别率,在分析已有基于帧时隙ALOHA标签识别算法的基础上,结合分组算法和多级随机数算法的思想,将多级随机数分别部署在不同组的标签中,使用动态帧时隙ALOHA算法

基于实数编码的参数自适应遗传算法(matlab代码)

这是基于实数编码的参数自适应遗传算法(matlab代码)，可以直接在MATLAB中运行，请大家参考！

论文研究-基于用户标签的微博推荐算法.pdf

为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题，提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词，并对该关键词进行扩展，将其作为表示用户兴趣的标签；再

堆叠降噪自编码器python代码（基于TensorFlow1.0），已跑通

实现堆叠降噪自编码器功能，以tensorflow中的mnist数据集为例，python2.7

基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法

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大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例

大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例usercf,python版，用movielens数据作例子