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目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量. 相似文献
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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
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自行车是我国现阶段主要的交通工具之一。近年来,在许多城市中,自行车盗窃的犯罪活动愈演愈烈。本文从博弈论的角度,运用有限完全信息动态博弈理论和完全信息静态博弈理论,分析了这种犯罪活动背后的两个博弈中各参与人在不同条件下的最优策略,揭示了这种犯罪活动愈演愈烈的根源,并提出了防治自行车偷盗犯罪活动的一些对策和建议。 相似文献
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适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制 总被引:1,自引:0,他引:1
高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题.传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用,但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化.针对上述问题,提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制,使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后,能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新,从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理,以适应用户兴趣的变化.实验结果表明,本文提出的项目相似性增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性. 相似文献
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开放的组织知识转移-创造-应用模型研究 总被引:6,自引:2,他引:6
分析了知识的转移特性和转移过程;从系统的角度,构建了一个开放的组织知识转移-创造-应用系统框架;提出了知识凝炼化和沉积化概念,并在SECI知识螺旋模型基础上,建立了开放的组织知识转移-创造-应用模型.该模型反映了一条完整的知识转移链. 相似文献
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知识管理旨在通过促进知识流来帮助组织知识创造和发明。社会网络作为一种非正式的内嵌的无形的组织结构有着正式的有形的组织结构无法替代的潜在影响力。这两者在组织具体社会实践中有着密切的联系,深入研究它们的内在联系无疑为组织实施知识管理战略开辟了一条新的思维途径。基于一个知识管理动态模型,运用任务导向方法,具体阐明了社会网络下的知识管理活动,以探索实施知识管理的有效途径。 相似文献