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推荐系统（Recommender Systems,RS）是一种个性化的信息过滤工具,能够有效地缓解信息过载问题。Top-N推荐是推荐系统中主要的应用问题......
随着在线电影数目不断增加,人们开始通过信息过滤以获取有效信息,因此个性化的电影推荐系统成为研究的热点。本课题研究电影推荐,......
由于信息化建设的全面推动,数据呈现爆炸式增长,信息过载对互联网生活造成严重干扰。为缓解这个问题,推荐系统被广泛的研究和应用,......
随着信息技术的发展,人们能够获取的信息资源的方式越来越多,面对的信息资源日益丰富,“信息过载”问题日益凸显,导致人们在海量的......
近年来,随着物质生活的日益丰富和互联网的飞速发展,基于活动的社交网络（event-based social network,EBSN）吸引了越来越多的注意力......
随着互联网技术快速发展,Web服务的数量急剧增长,网络中出现众多有相同或相似功能的Web服务,用户很难通过服务的功能属性选择满足......
针对现有协同过滤方法对用户与商品的潜在信息挖掘不全面的问题,提出了一种基于多特征融合和外积神经协同过滤的个性化商品推荐方......
随着机器学习概率学派和贝叶斯学派的逐渐统一衍生出了很多的优秀的融合模型,比如用于文本处理的隐狄利克雷分布主题模型。这个模......
近年来,推荐系统得到了极快速的发展,以多人推荐场景为出发点,群组推荐系统应运而生。区别于其它单人推荐系统,除了向单个用户进行......
