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基于用户社区的云服务个性化推荐,李凌飞,张成文,传统的个性化推荐系统经过了多年的研究发展,在电子商务和web服务领域已成熟应用。近几年随着云计算的迅猛发展,云服务数量快速增
现有的标签推荐方法大多根据标签在对象中出现的次数来表示用户,标签与资源之间的关系。这种方法对标签信息的利用过于简单,导致最终的推荐结果的准确度和召回率不高。基于这个问题,提出一种采用图模型的个性化标签
目前大多数推荐技术是针对用户单方面兴趣进行的。提出了一种用户多面(multi-faced)兴趣信任度的推荐算法,以适应博客、维客、新闻文章等涉及用户多种兴趣下的推荐。新算法以一种协调的方式将传统的协同
针对已有服装推荐算法中服装色调与用户颜色特征不协调的问题,将服装搭配的四季色彩理论与计算机视觉领域的推荐方法相结合,提出一种面向个性化服装推荐的判断优化模型。提出四季色彩判断模型,对根据输入的人脸图像
为了解决信息检索中无法获取符合个人需求的特色资源的问题,介绍了个性化推荐系统的概念以及推荐系统常用的算法;重点阐述了协同过滤技术的流程:利用用户项目矩阵计算用户之间的相似性,结合最近邻信息预测出符合个
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