社会化推荐相关论文
在网络技术和大数据技术快速发展的今天,互联网上出现形式多样的在线服务,在给用户带来便利的同时,也导致了数据量的激增。面对纷......
随着互联网信息技术的不断发展,互联网上的信息量呈现爆炸式增长。为了缓解信息过载问题,推荐系统的研究受到越来越多研究人员的关......
随着在线信息爆炸式增长,推荐算法在缓解信息过载方面发挥着越来越重要的作用。推荐算法旨在利用能够获取的数据信息为用户提供准......
个性化推荐系统是解决信息过载的重要手段,通过对用户历史行为日志、用户个人信息、物品属性信息进行分析和挖掘,学习用户的兴趣偏......
推荐系统是当前缓解信息过载问题的主要手段之一。它为用户筛选掉大量冗余、不相关的数据并从中挑选出有价值的信息,这不仅大幅改......
随着互联网技术的飞速发展,“信息过载”已经成为传统搜索技术不能胜任的难题。为了解决这一问题,推荐系统应运而生,协同过滤算法......
大数据时代,推荐系统是帮助人们解决信息爆炸问题最有效的工具之一,但传统的推荐系统往往面临着数据稀疏和冷启动两大问题。近年来......
随着互联网技术的迅速发展,获取数据的成本变得越来越低,随之而来的问题就人们是面对海量的数据而无从下手,呈现出一种数据很多信......
在推荐系统中,用户和物品是两个核心的实体。在社会化推荐领域,标签是除了用户和物品之外的另一个重要的实体。标签在社会化推荐系......
近年来互联网技术不断发展,人们已经从信息匮乏的时代迈入大数据的时代。尤其是随着社会网络技术的发展,当用户在互联网上选择服务......
21世纪是一个信息过载的时代。每天都有无数新闻、广告、电子邮件等新信息以迅猛的速度产生。为了帮助人们准确、高效地寻找到所需......
推荐系统被广泛应用于各大网站来向用户提供个性化的物品推荐,比如购物网站Amazon和视频网站Netflix。由于推荐系统可用来缓解互联......
推荐系统作为一种高效的信息过滤手段,是解决信息过载问题实现个性化推荐的有效方法之一。但随着信息技术的迅速发展以及大量电子......
随着互联网技术的飞速发展,网络空间中产生了大量的信息,同时大量冗余信息干扰了用户对有用信息的选择。因此,如何对大量数据加以......
网络应用的飞速发展对相应的网络安全机制提出了新的技术要求。信任通过分析和评估各个网络节点之间的潜在信任信息,能够在复杂的......
[目的/意义]随着互联网的迅速普及,海量的在线影视作品导致用户难以快速准确地获取到所需内容,如何为用户进行个性化影视推荐成为......
在目前计算机与网络发达的时代,每分每秒都产生着数量大且维度多的数据信息。面对信息过载的问题,人们可以利用推荐系统对信息进行......
本文总结归纳了智慧图书馆的内涵,指出了智慧图书馆服务模式现阶段存在的问题,试图引入社会化推荐系统改进其不足。同时,本文通过......
引入辅助数据如社交关系信息是解决传统个性化推荐算法数据稀疏问题的一种有效方法.目前大部分基于信任的推荐算法直接利用二值信......
大数据时代下,现有的推荐系统面临着准确性、数据稀疏性以及冷启动问题的挑战。矩阵分解是解决数据稀疏性的有效方法,近年来,基于......
社会网络中包含大量的社会信息，如何从这些社会信息中发掘对用户有用的信息已成为学者和专家的研究热点。本文提出一种基于社会正则......
针对传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、实时性问题,提出了一种适用于朋友关系社交网络的社会化推荐算法。首先使用Nystrm扩展......
如何将合适的信息推荐给合适的用户以满足用户的个性化需求,是推荐系统的基本问题.新兴的社会化推荐系统（social recommender syste......
作为解决信息过载问题的有效方式,推荐系统能够根据用户偏好对海量信息进行过滤,为用户提供个性化的推荐。对如何利用隐式反馈数据......
为解决传统推荐系统中存在的冷启动难题，基于距离反映偏好的假设提出了一种融合矩阵分解与距离度量学习的社会化推荐算法。该算法同......
通过对社会化推荐和知识集成理论的系统化阐述,论证将社会化推荐理论引入到知识集成领域的重要意义,分析目前知识集成研究中存在的......
将影响社会化推荐的三种因素分别量化,建立了与微博社会网络一一映射。然后,基于Karhunen-Loéve（KL）变换方法,计算出了同一主题......
社会化推荐在一定程度上缓解了推荐中的数据稀疏性问题，但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系。综合考虑用户的局部影响......
[摘 要] 社会化电子商务中的用户隐式信任关系作为现实社会关系的映射和扩展，为可信推荐方法的研究带来了新的契机。对相关文献进行......
在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害.基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径.然而,现有研究......
随着移动互联网的快速发展,我们进入大数据背景下信息大爆炸的时代。互联网与其他产业的融合推动着科技的进步和社会的发展,如互联......
文章提供了一个关于社会化推荐研究进展的概述。随着推荐系统研究的不断深入,将社会化影响融入推荐系统成为一个新的研究热点和问......
为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐(TREE)算法。首先,利用欧氏嵌入模型将用户和项目......
为了更好地融入信任关系对用户评分的影响,并考虑用户兴趣随领域变化的特点,提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PM......
近年来,语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点.与传统的推荐算法相比,语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等......
尽管人类活动模式表现出较大的自由度，但也表现出受制于地理和社会限制的结构化模式．针对移动通信网络领域中个性化服务推荐问题，结合......
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社交电商不是一个新鲜事物,凭借其独到的见解,云集创始人兼CEO肖尚略打造出属于自己独有的社交电商运营模式.......
【目的】从文献计量和社会网络分析的角度对社会化推荐进行内容特征及网络演化的研究,归纳领域研究热点和发展趋势。【方法】以Wo ......
随着以Web2.0技术为基础的社会化媒体的兴起,个体用户具备了双重角色,既是内容的生产者,又是内容的消费者。社会化媒体逐渐成为人......
随着电子科技和信息技术的不断进步与消费经济的迅速发展,各种功能型和享乐型融合产品充满了我们的生活。但并不是所有的融合产品......
针对现有基于信任的推荐方法通常直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,较少考虑用户间信任强度的差异和潜在影响的问题,......
推荐系统研究一直是数据挖掘中的热点,它向用户提供精确地个性化推荐服务,其中局部邻域推荐算法和全局矩阵分解模型的算法已被广泛......
本文介绍了电子商务个性化推荐内涵、核心内容和研究框架,并从推荐模型与机理、典型应用与技术实践两方面阐述了国内电子商务个性......
随着近几年人工智能技术的迅速发展,推荐系统作为人工智能领域的应用之一,开始融入人们的日常生活。它从用户兴趣、海量的用户行为......
