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排序方式： 共有1593条查询结果，搜索用时 15 毫秒
11.
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
12.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务 总被引：2，自引：0，他引：2
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式. 相似文献
13.
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
14.
以豆瓣网和中国国家图书馆为案例的网上书目推荐系统研究 总被引：3，自引：0，他引：3
现有网上书目推荐系统根据应用服务理念的不同可以分为Web2．0型和传统型,根据其使用的过滤技术可以分为非个性化推荐、基于产品属性的推荐、基于相关用户的推荐和基于用户知识结构的推荐。书目推荐的开展应当遵循针对性、可行性、时效性这三个原则。本文通过对豆瓣网和中国国家图书馆的网上书目推荐服务的调查,从有用性、易用性、满意度、可找到性、普及性和可靠性六个方面对它们进行了比较,概括了传统型网上书目推荐系统的优势和改进意见。 相似文献
15.
吉雍慧 《现代图书情报技术》2008,3(2):69-75
探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。 相似文献
16.
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
17.
王非 《现代图书情报技术》2006,1(6):68-72
结合电子商务荐购系统的要素分析，构建能统一描述荐购系统输入信息、内部数据表示方式和各种荐购方法的用户、商品及交易关系模型。以此关系模型为基础，提出一种混合型荐购方法，并以此方法为核心构建能支持多种荐购方法自由切换、支持用户定制、支持信息推送服务以及商业排名服务的电子商务荐购模型。 相似文献
18.
19.
20.
利用引文索引数据挖掘学科交叉信息 总被引：6，自引：1，他引：6
本文主要讨论如何利用数据挖掘方法对引文索引数据进行分析 ,以获取有关学科交叉的信息 ,并对 2 0 0 0年度CSSCI的引文数据进行具体分析 ,获得一些有意义的结果 相似文献