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排序方式： 共有10000条查询结果，搜索用时 720 毫秒
91.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
92.
科研协同信息空间Research Commons的服务现状分析和功能扩展 总被引：2，自引：0，他引：2
科研协同信息空间Research Commons可以看作是Information Commons的延伸,或者是IC的另一种形式,其核心功能是通过图书馆提供的资源和服务来促进科学交流与科研合作.综合分析国内外已经开展的RC虚拟网络平台和实体物理空间的服务功能,重点研究RC虚拟网络平台四种主要形式--机构知识库、科研过程协助、主题资源共享和科研数据共享,进一步对RC的现有服务功能进行扩展,提出由科研人员交流平台、图书馆员服务平台、相关信息发布平台和用户需求互动平台组成的RC服务平台. 相似文献
93.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引：7，自引：2，他引：5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
94.
95.
96.
“新闻报道是展示部队面貌的主阵地,更是一项教育人、引导人、锻炼人、培养人的工作。”这是北京军区某军械仓库政委鲁栋明常挂在嘴边的一句话。多年来,鲁政委满腔热情培育“兵记者”,在燕山深处的军营营造了一个“兵记者之家”,远近闻名,硕果累累。 相似文献
97.
从知识管理的角度将协同电子商务组织定义为由多个主体构成的、主体之间以资源交换为目的、以资源信息为交互主题的多主体知识交互系统,提出一个多层次的知识交互组织模型——RAI模型,并给出模型的代数集合形式定义。 相似文献
98.
基于本体构建的协同推荐研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。 相似文献
99.
基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法 总被引：1，自引：0，他引：1
马丽 《现代图书情报技术》2008,24(11):60-64
针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。 相似文献
100.