用户相似性相关论文
传统协同过滤推荐算法的用户相似性计算模型中只分析了用户的评分相似性,却没有考虑用户的属性偏好对用户评分的影响.针对此问题,......
随着移动互联网技术、定位技术和无线传感技术的飞速发展以及智能手机的不断普及,基于位置的社会化网络（location-based social net......
学位
互联网广告收入是互联网企业及周边产业收入来源的一个重要组成部分,而广告点击率则是影响互联网广告收益的最重要指标.为了提升广......
随着微博平台的飞速发展,数以亿级的博文信息容易造成网络舆情,故基于微博网络的观点演化模型的研究逐渐成为了研究热点.经典舆情......
随着定位技术和移动互联网技术的飞速发展,我们能够获取越来越多的移动对象位置信息;各种定位设备的不断小型化和普及化为我们获得......
随着云计算、大数据等技术的不断进步,“互联网+”将进一步融入到人们的日常生活,深刻改变人们的生活方式,人们越来越依赖于互联网......
基于位置的社交网络(location-based social network,LBSN)提供了用户的在线网络关系和签到(check-in)的空间时间等多重信息,连接......
网络是对现实系统中的主体及其关系的一种抽象表达，例如计算机形成的互联网络、人与人形成的社会网络等。由于网络在结构上继承了现......
近年来,互联网不断发展和电子商务普及,为企业发展带来机遇,也向用户提出挑战,如“信息过载”。Web商品信息的爆炸式增长使人们搜......
随着互联网技术的迅猛发展，各种信息铺天盖地的呈现在我们面前，在这些海量信息中检索出自己感兴趣的信息越来越难，出现了所谓的“信息......
当前对于社交网络“标准偶像”现象和机理的研究,仍缺乏足够重视、专门实证探讨和理论自觉.明确提出“标准偶像”的理论概念,并进......
随着互联网技术的高速发展,人类已进入了信息社会和互联网经济时代,电商网站的用户和物品数目激增,用户难以从繁多的商品中挑选心......
聚类和推荐系统的应用需要用户相似性这一参数,目前有多种方法度量用户的相似性,基于轨迹数据的方法是其中重要方法之一。随着位置......
学位
O2O电子商务独特的线上线下相结合的模式,使其既拥有传统电子商务线上消费的诸多优势,又可以让消费者体验到线下消费所带来的乐趣,......
互联网正以前所未有的速度发展，对人们的生活产生着越来越广泛、深入的影响。让用户从海量的信息中找到有价值的信息，同时让有价值的......
新浪微博作为社交网络的典型代表，因其平台的便捷、信息的传播高效、用户的交互性强等特点吸引着大量用户。而随着用户规模的不断增......
针对目前应用较为广泛的推荐算法大都还未明确地帮助用户发现其潜在兴趣这一问题，本文引入用户兴趣度这一概念，提出了一种改进的基于......
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.协同过滤技术是当今应用最普遍的个性化推荐算法.针对用户评分数据的极端稀疏性和算法......
在位置预测研究中,历史轨迹通常呈现分布稀疏和结构单一的特点,导致预测模型准确率下降。针对此问题,利用用户属性特征和历史轨迹......
在众多以手机呼叫记录（Call Detail Record，CDR）为数据源的分析研究和挖掘应用中，相似用户查询作为基础研究方法占据着重要地位。传统......
【目的/意义】明确从意见领袖到“意见代表”的用户角色和现象,检验考察微博社会“意见代表”现象对于社交网络内容阶层聚合的系统......
摘要：近年来，随着国家对教育的重视，图书馆图书呈线性增长，借阅者很难从海量的图书资源中选取有用的信息。基于个性化的协同过滤推荐算......
为了克服协同推荐系统中的用户评分数据稀疏性和推荐实时性差的问题,提出了一种高效的基于粗集的个性化推荐算法.该算法首先利用维......
文中围绕传统的协作过滤推荐算法存在的局限性展开研究，提出了一种基于内容和评分的时间加权协作过滤算法。首先，计算用户已评分项目......
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术，但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战。针对协同过滤中......
为面向群体用户提供推荐,提高群体用户的信息搜索效率,提出了一种新颖的基于优化协同过滤与中位数加权平均的群推荐方法,综合考虑......
图书是继续教育过程中不可或缺的、重要的学习资源。如何让图书馆丰富的图书资源更好地为继续教育学生服务,针对其职业（专业）及兴趣......
为了解决移动数据形成的轨迹间用户相似性问题,提出了一种基于位置序列的广义后缀树(LSGST)用户相似性计算方法。该算法首先从移动......
针对电影推荐系统中传统协同过滤推荐的数据稀疏性问题,引入社区划分的思想,构建了一种融合电影类别、用户评分和用户标签的电影推......
为了进一步改进基于位置的社交网络服务中用户的相似性计算,提出一种有效的使用位置语义计算用户相似性的新方法。该方法通过位置......
随着Web2.0、互联网和电子商务的迅猛发展与广泛应用,互联网广告成为了互联网公司最主要的收入模式。广告点击率是评价广告投放成......
为解决在基于用户的推荐算法中,用户相似度计算精度较低、缺乏个性化等问题,提出一种基于改进用户属性评分的协同过滤算法(IUAS-CF......
针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。......
协同过滤推荐算法从庞大的数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在推荐系统中该算法得到广泛应用。但是随着用户数目和项目资源的......
用户相似性和最近邻集合是协同过滤算法中最重要的两个步骤。传统的协同过滤算法依靠用户评分计算用户相似性并寻找K个邻居作为最......
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根......
为了提高高校图书馆的图书借阅率,满足学生读者的个性化需求,本文设计了基于协同推荐的高校个性化图书推荐系统。系统使用java开发......
传统Slope One算法未考虑用户相似性和项目相似性对评分效果的影响,从而导致推荐准确率不高,并且在当前大数据背景下,传统Slope On......
近年随着互联网大规模扩展以及各种虚拟社交网络的普及,新浪微博、腾讯QQ、微信、Twitter等虚拟社交网络广泛进入到人们的现实生活......
基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息,网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹,但LBSN用......
协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐......
传统协同过滤算法中的用户相似性度量方法基于用户之间共同评分项计算用户的相似度,用户-项目评分矩阵的数据稀疏问题会导致该相似......
作为一种生动形象的信息载体,视频受到人们越来越多的青睐,视频类业务也受到越来越多的追捧。爆炸式增长的视频类业务及其内容让用......
随着获取位置信息越来越方便,实时记录用户的移动轨迹成为可能,但是对用户轨迹数据的分析一直停留在轨迹聚类上,而对通过用户的位......
个性化推荐技术研究用户行为,分析用户兴趣,主动为用户推荐合适的资源,较好地解决了互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾。协......
移动用户的位置轨迹中蕴含着用户的运动规律，行为模式等丰富的信息。重点关注用户轨迹中的停留区域，从轨迹间共同停留区域的时空重叠......
