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情境感知推荐系统是当前推荐领域的研究热点之一,它的出现突破了传统推荐算法只能依赖用户和项目间二元关系的局限,考虑了用户和项......
5G技术的发展,给人们生活提供了便利,但随之而来的是信息爆炸的问题。为此,推荐系统作为解决信息爆炸问题至关重要的技术之一,受到......
随着互联网的高速发展和普及,网络空间中的信息量急剧增长。在电子商务、新闻、电影以及音乐等多个互联网领域,人们面临的“信息过......
作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜......
协同过滤算法是推荐系统中研究较为广泛和深入的算法,为解决传统协同过滤算法无法处理时间动态变化的问题,提出一种新的改进算法:S......
传统的协同过滤算法存在着冷启动、数据稀疏性和可扩展性等关键问题,这都使得用户的历史播放列表数据信息难以获得,从而导致推荐电......
推荐系统收集用户的行为历史数据,构造相关模型预测用户需求和兴趣,为用户过滤出有用的信息,为当前大数据时代的“信息过载”问题......
互联网的出现与普及给予了用户更多的可访问信息,满足了大数据时代的信息需求,但随着互联网的快速发展,信息呈现爆炸性增长和扩张,......
针对当前大数据背景下推荐系统中所存在推荐效率低下、扩展性差、推荐质量不高等问题,提出一种基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解......
在这个信息过载的时代,与人们生活息息相关的音乐得到蓬勃发展,音乐资源得到极大丰富,但是人们却越来越难以找到自己喜爱的音乐,因......
在大数据时代的今天,随着推荐系统的出现并成功应用于日常众多领域,这不仅在一定程度上缓解了信息过载问题,给人们生活带来了便利,......
推荐系统的核心包括推荐算法及其所依赖的大数据。推荐算法的高效计算,是实现实时人机交互的基本要求。在各种推荐算法中,SVD＋＋算法......
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推荐系统使用户从巨大的网络数据库中快速获得所需信息。针对在线图书推荐系统,本文提出将图书流行度及时间效应对用户的影响与SVD......
随着信息技术的快速发展,教育信息化越来越受到人们的重视。在教育信息化的发展过程中,实现个性化学习是学习者的迫切需求。个性化......
随着大数据时代的到来,数据处理方案已经出现在各行各业当中,对数据有效地处理和存储是大数据时代的基本要求。推荐系统就是大数据......
用户偏好挖掘是推荐系统研究中的关键问题,它对于改善推荐质量具有非常重要的作用。提出用户偏好挖掘生成对抗网络(UPM-GAN),从两......
