目前的推荐系统有基于文本过滤、基于协同过滤、基于Web挖掘等多种类型,但都只适用于某个应用领域,难以满足推荐应用的多种推荐需求。引入网络智能的思想,利用多Agent(智能代理)技术提出了一个基于Age
该资源可以帮助学习推荐算法的一些朋友进行学习和研究。
在网络用户和网络产品急剧攀升的背景下,非个性化产品推荐成为一种很好的网络广告手段,已有的研究中,Vague集方法已被应用于推荐系统中,并取得了较好的效果。分析了非个性化产品推荐的一般特征和优点；借助V
基于领域知识与顾客购买倾向相关联的事实,从知识表示、知识获取、系统实现三个方面研究了个性化协同商务推荐系统的实现策略。知识表示研究了自然语言的本体表示,主要包括:知识本体描述、模糊关系设计、概念关联抽
为满足用户需求,以用户为中心,解决用户关注度不断变化、数据稀疏性、优化时间和空间效率等问题,提出基于用户关注度的个性化新闻推荐系统。推荐系统引入个人兴趣和场景兴趣来描述用户关注度,使用雅克比度量用户相
该程序开发软件可使用Eclipse或Idea,数据库使用mysql。此网站是一个全品类的购物商城系统,其特点在于加入了基于用户和商品的协同过滤算法。用户协同过滤算法基于用户评分矩阵计算用户余弦相似度,
电商个性化推荐系统的设计与实现,利用大数据技术,提高用户购物体验和购买率。系统采用先进算法,根据用户历史行为和偏好,精准推荐商品。通过大规模数据分析,提升推荐准确度,增加用户粘性。
通过基于潜在SVM的模型进行个性化图像推荐和检索
基于位置的社交网络(LBSN)中照片带有丰富时间空间位置信息,为发掘用户偏好信息、进行景点推荐提供了条件。现有推荐方法存在推荐条件单一、难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高的问题。改进传统协同过滤
基于情感倾向的个性化信息推荐算法研究,肖东辉 ,,摘要:信息推荐的最终目标是满足用户的信息需求,而目前通用的信息推荐技术在一定程度上还不能满足具有个性化特征的用户信息需求
