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针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题，提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章......
目前，改进的协同过滤算法主要通过用户评分和项目属性获取用户偏好，以此优化最近邻选择质量完成推荐。然而这些算法在挖掘用户偏好时......
本文在前人提出的基于大气吸引子理论的同化（CDA）思想的基础上,利用奇异值分解（SVD）方法,提出了一个新的同化方法4DSVD,给出了详细同化......
根据现行动车组检修规程的要求,动车组的运行里程是决定其进入高级修的时机的主要依据,准确的动车组运行里程预测结果是编制合理的......
互联网技术的发展推动网络购物蓬勃发展。越来越多的商品信息被上传到网络上,用户在面对数以亿计的商品往往会无法一下子明确自己......
Web数据挖掘是数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域,现已成为数据挖掘领域的重点研究方向。Web结构挖掘是Web数据挖掘......
在互联网的许多应用场景中,用户需要面对海量的信息。无论这些信息对于用户而言是熟悉或不了解,人们都希望可以迅速的从中得到有用......
随着信息技术的快速发展,尤其是互联网应用的快速兴起,每天都产生大量的数据,人们面临着越来越严重的信息过载问题。另一方面,技术......
随着互联网的飞速发展,用户在面对互联网上的海量信息时,依靠传统的搜索引擎已无法有效筛选出自己所需要的内容,推荐系统技术应运......
当今社会的信息过载现象让推荐系统发挥着越来越重要的作用,各类推荐算法也因此被不断地提出。但是随着网络信息的数据量和复杂性......
复杂模式的输入与输出的DEA效率评价一直是DEA理论研究的前沿问题。在许多实践研究中，由于系统的复杂性，同时又因为人们对系统单元指......
高质量发展是一场关系到能源行业全局深刻变革的大考。根据党的十八届五中全会所提出的新发展理念,以2008—2017年中国省级数据为......
针对推荐系统中因新项目的加入而造成的冷启动问题,在矩阵分解模型的基础上提出了融合项目图片相似度和类别属性的协同过滤推荐模......
通过深入分析边坡变形影响因素,并考虑湖南地区自然地理条件,选择自身时变特征与降雨量为内外影响因素,建立边坡变形非线性时变模......
针对实际需求构建应用型高校实验室设备资产评价指标体系,提出基于熵理论和相对贴近度的高校实验室管理绩效评价方法,即在指标量规......
由于网络评价过程中需要考虑动态性和稳定性等因素，提出一种考虑运行水平与稳定性的网络动态综合评价方法。利用“三次综合”的思想......
协同过滤已在推荐系统中广泛使用，但传统算法存在一定的局限性，如不能较好地适应用户-项目评分矩阵数据集的稀疏性、计算项目相似性......
协同过滤是现阶段最成功的推荐技术之一。提出一种结合奇异值分解和时间权重的协同过滤算法。与使用奇异值分解来降维的最近邻法不......
协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一，但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题，导致寻找的邻......
针对ACM在线评测平台中练习题目数量较多,新用户选题盲目的问题,文章主要研究了基于物品（item-based）的协同过滤算法,根据在线评测推......
微博平台的兴起革新了人们的互动方式,给人们获取信息带来了极大便利。然而,在信息超载的环境下,人们需要花费大量的时间从许多冗......
针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计......
针对渗流安全评价多采用静态模型而忽略指标数据动态变化特征的问题,在可拓评价模型中引入函数型数据分析理论,将离散指标数据转换......
随着互联网建设的不断发展,加之网络视频运营商与传统电视媒体的相互合作,网络视频市场规模逐年增长。网络用户在享受形式和内容丰......
车载自组织网络(VANET,Vehicular Ad-hoc Network)是传统的移动自组织网络(MANET,Mobile Ad-hoc network)在交通道路上的应用,也是......
大数据的时代背景下,数据信息日新月异,用户很难在海量数据中提取出对自已有益或者感兴趣的内容,所以如何解决信息过载给用户带来......
本文在FP-Growth算法的基础上,提出了一种基于时间权重的FP-Growth改进算法.该改进算法把不同时间段的记录赋予不同的权重,使不同......
光纤通信系统中受到多径信道的相干多途作用,容易产生码间干扰,影响通信质量,需要进行码间干扰抑制,提出基于时间权重多径分量重组......
以优化生产排程,缩短生产周期为目标,研究了多工序的批量调度问题,以遗传算法为基础,提出了一种带有权重的生产调度算法。遗传算法......
为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中......
挖掘数据流中频繁项集的技术是当前研究的热点之一．笔者借鉴数据模型FP-tree的结构，提出改进的适应挖掘数据流完全频繁项集的方法：FP-......
社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有......
兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了......
文章给出了影响企业财务管理系统择优的主要影响因素,对财务管理系统试用期间等周期评价获得的评价数据进行指标加权,得到指标加权......
协同过滤算法是目前应用最成功的推荐技术之一,但传统的协同过滤算法在推荐过程中认为数据是静态的,且各时期的评分对预测所起到的......
以纵横向拉开档次动态综合评价方法为基础,综合考虑指标权重和时间权重的影响,结合"差异驱动"和"功能驱动"的思想,构建了不完全指......
协同过滤算法是一种经典的推荐算法,思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐,常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考......
针对传统的协同过滤推荐由于数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高的问题,文中提出了一种基于用户评分偏好模型......
针对推荐系统中传统协同过滤算法遇到的数据稀疏性问题,为了充分挖掘用户的偏好,提出融合用户对项目子属性兴趣变化的协同过滤算法......
用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据,传统协同推荐算法一般只利用评分的数值,而忽视评分产生时间对推荐的作用,但......
配电网是电力网络与用户直接相连的部分,其表现直接关系到国民经济和人们的日常生活。随着经济发展,人民生活质量的提高,对配电网......
随着社会的进步和互联网科技的发展，大量web2.0和3.0网站进入了人们的视线，使得人们可以在网络上随意发布信息，购买商品。在这种背景......
针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的一类决策问题,提出一种新的多属性多阶段决策方法.该方法首先无量纲化处理属性值,......
运用纵横向拉开档次法,研究并构建了PPP模式下企业信用评价模型,并以22家参与PPP项目的企业为例,按照"厚今薄古"的思想确定时间权......
提出了一种基于时间加权的混合推荐方法。该方法分为离线和在线两个阶段,离线阶段根据目标用户对物品的评价等信息得到与目标用户......
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