协同过滤算法

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为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐

基于用户实时反馈的协同过滤算法_傅鹤岗

推荐算法-基于物品的协同过滤-java.txt

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协作过滤算法是当今主要电子商务推荐系统中使用最广泛的推荐算法。 针对传统协同过滤算法适应性差，启动不及时等问题，本文将提出改进措施，构建具有良好扩展性的混合协同过滤算法模型。 同时，本文还将基于遗传算

在之前的研究中使用人工神经网络进行水质指标预测已经取得一定效果，在此基础上将交叉验证应用于人工神经网络的训练，获得更加准确的预测结果。以澧水某监测站的水质实测数据作为样本，选取总磷、总氮、溶解氧等6个

硕士毕业论文，协同过滤推荐算法及其改进研究_王均波

推荐技术在各个领域得到了广泛的应用，其中协同过滤推荐算法显得尤为突出。从基本概念、工作流程以及评估指标等方面介绍了传统的协同过滤推荐算法，对此类算法存在的数据稀疏性、冷启动、扩展性问题进行了分析，并分

基于SVM的项目协同过滤算法，赵婷，余文，文本针对互联网订餐系统的特点和现有智能购物系统及项目数量急剧增长导致的数据稀疏性问题，提出了一种基于SVM的项目协同过滤算法