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目前,大多数推荐系统都具有评分数据稀疏性的问题,它会限制模型的有效性.而用户对于某件商品撰写的评论中隐含了很多信息,对评论文......
目的:观察复合麻醉应用于无痛分娩中的效果以及对母婴的影响。方法:选取足月初产妇230例,选取时间为2012年6月-2014年8月,将其随机......
【目的/意义】在大数据环境下,借鉴迁移学习概念,对移动图书馆收集的用户评分数据进行分析解决个性化推荐问题。【方法/过程】构建......
随着移动互联网的高速发展,电子商务和在线社交网络等Web2.0应用快速普及,随之产生了海量且动态变化的用户行为数据。用户评分数据......
用户在淘宝、京东、Amazon、豆瓣、大众点评、Tripadvisor等Web2.0应用上的评分行为产生了海量评分数据,这些数据直观反映了用户对......
随着移动互联网的高速发展,互联网已经与我们生活的方方面面紧密相连,同时也产生了大量的用户行为数据。这些用户行为数据具有海量......
在近年来的中考试题中,对统计知识的考查力度逐渐加大,贴近现实生活的考题逐渐增多,同学们应根据不同问题,选择不同的统计量来解决......
The role of gastrointestinal blood flow determination in predicting mortality is not known. We tested the hypothesis tha......
利用计算机进行各类比赛的现场评分计分工作,能迅速、准确地报告各参赛选手的比赛成绩,区分各参赛选手的比赛名次,能节省人们大量......
从用户行为数据构建用户偏好模型,是解决个性化服务、评分预测和用户行为定向等问题的重要基础.本文从用户的评分数据出发,以多个......
根据用户的历史评分数据为用户提供推荐的商品列表,是目前推荐系统研究的主流.研究者发现,随着用户参与度的不断提高,将反映用户偏......
电子商务应用中产生了大量用户评分数据，而这些数据中富含了用户观点和偏好信息，为了能够从这些数据中准确地推断出用户偏好，提出一种......
评分数据的稀疏性和新物品的冷启动问题一直是阻碍推荐系统发展的难题。针对这些问题,利用物品的图像数据作为辅助信息以提高评分......
从高维、稀疏的用户评分数据中构建用户偏好模型,存在迭代计算复杂度高、中间结果规模大和难以实现有效推理等问题。为此,提出一种......
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张量分解和深度学习已被应用于推荐系统,并取得了较好的效果.张量分解较好地从用户对推荐对象评分中提取用户、推荐对象以及其他影......
由于目前对跳水比赛主观评分数据的基本特征和统计模型的认识和重视程度不够,不论是理论上还是实践中,新老计分办法共同存在的"去......
