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随着互联网行业的飞速发展,人们需要被记录的互联网行为越来越多,传统的数据存储及处理方式已经无法满足大众的需求。Hadoop、Spar......
近年来,互联网技术广泛应用,网络上信息迅速堆积,信息冗余问题愈发严重,为解决此类问题,推荐系统应运而生。目前推荐系统已经应用......
随着信息技术的迅猛发展和信息资源的不断膨胀,电子商务也随之蓬勃发展,推荐系统被越来越广泛地应用于电子商务的网站中。推荐系统......
互联网技术的迅速发展带来了信息的爆炸式增长,一方面,用户希望快速精准地检索到感兴趣的信息;另一方面,商家希望快速精准地推荐自......
在大数据时代和信息时代,有着海量的信息,也存在不少冗杂的内容,导致用户有时无法在短时间内发现感兴趣的信息。所以,个性化推荐系......
随着大数据时代的到来,当今时代每天都有大量的数据产生,如何使这些信息得到有效的利用是当前的主要问题,上世纪九十年代推荐系统......
随着互联网时代的到来,网络上信息的规模急剧扩大,伴随而来的“信息过载”问题也越来越严重。基于信息检索的信息推荐服务,无法满......
随着互联网的快速发展,网络中出现众多功能相同但非功能属性不同的服务,用户无法尝试所有的服务,因此如何准确把握服务的QoS并为用......
针对因SlopeOne算法没有考虑相似性，而导致个性化推荐准确率不高的问题，提出了一种基于用户相似性的加权SlopeOne算法（BUSweightedSlo......
针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题,利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势,将非负矩阵分解......
协同过滤算法中由于存在数据稀疏的问题而影响该算法的推荐效果,为此提出一种改进该问题的方法。该方法先通过SlopeOne算法来填充......
协同过滤是目前电子商务推荐系统中应用最为广泛的一类推荐算法。随着系统用户和项目数量的急剧增加,传统的协同过滤算法已经很难......
