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随着互联网络信息技术的不断发展，网络信息共享已成为一种必然的趋势。这必然为我们的生活带来巨大的变化，信息技术除了为我们带来便......
随着电子商务的迅速发展，人们从网上获取的信息越来越多，顾客有了更大的选择空间同时也带来了一些新的课题。海量的数据信息增加了顾......
协同过滤是推荐系统中最流行且最成功的推荐算法。它基于群体智慧的思想,为目标用户选取行为最接近的邻居用户并根据邻居用户的喜......
协同过滤算法作为推荐系统中应用最广泛的算法之一,在大数据环境下面临严重的数据稀疏问题,使得近邻选择的效果不佳,直接影响了算......
针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了......
针对购物网站营销的精准化需求，提出一种基于时间效用函数的个人兴趣推荐模型。在该推荐模型中认为人的兴趣是随着时间的变化而不断......
针对协同过滤算法的信息过期问题,提出一种改进的时间加权协同过滤算法（NTWCF）。考虑信息随时间推移导致信息影响力变化的因素,在信......
根据2010年7月15日,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布的《第26次中国互联网络发展状况统计报告》[1]显示,截至2010年6月底,我......
针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性......
随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚......
期刊
【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采......
随着信息技术的发展和互联网规模的不断扩大，信息过载的问题日益凸显。门户网站和搜索引擎的出现在一定程度上缓解了这个问题，但这些......
随着现代科技的飞速发展及计算机网络在各行各业的广泛应用,电子商务系统已经与我们每个人密切相关,使我们的生活更加方便快捷。与......
个性化推荐系统是互联网时代以及人类文明发展的必然产物。面对复杂繁多的互联网信息，人们往往会觉得不知所措，找不到自己需要的东西......
在当前的电子商务平台上,存在着成千上万的各类分支的网店,对于每家网店来说,仅仅提供一种产品是远远不够的,至少需要陈列多种商品......
随着网络信息技术的迅速发展,在享受网上购物便捷的同时也面临了信息过载的困境,如何在大量信息中寻找到感兴趣的、有价值的信息,......
针对协同过滤推荐算法面临数据高维稀疏特征时推荐效果较差的缺点,在现有高维稀疏数据聚类研究的基础上,利用评分数据稀疏差异度和......
基于用户背景信息的推荐算法中仅通过降低矩阵稀疏性来预测用户评分,造成算法的推荐准确率偏低。为解决上述问题,提出一种基于用户......
随着互联网云计算的崛起,用户已不再为缺少数据资源而发愁,取而代之的是如何从众多数据资源中找到符合自己兴趣的,用户面对巨大的......
