论文研究基于谱聚类的个性化推荐算法 .pdf

相似度计算在个性化推荐系统中是基本运算，但无论是基于内容还是基于协同过滤的推荐，目前常用的向量相似度计算还存在可以改进之处。在海量公开的数据集上的实验表明，在基于内容的推荐中引入机器学习方法以及在协同

泛在环境下的个性化业务推荐方法,门丽娟,芮兰兰,本文利用了泛在环境下感知节点信息作为用户的上下文信息,对传统的个性化业务推荐机制进行改进,包括推荐系统体系架构的设计,用

传统的网络信息服务技术难以满足用户个性化的需求。将人工智能的Agent技术引入信息服务研究中，提出了基于Multi-Agent的个性化信息服务技术，并详细阐述了系统的体系结构、设计思想和实现技术，设计

摘要谱聚类是近年来出现的一类性能优越的聚类算法,能对任意形状的数据进行聚类,但算法对尺度参数比较敏感,利用聚类集成良好的鲁棒性和泛化能力,本文提出了基于谱聚类的聚类集成算法.该算法首先利用谱聚类算法的

个性化搜索力求为用户提供最贴切的搜索结果,当前个性化搜索的挑战在于无法搜集足够的用户信息.对于用户信息不足的问题,一个有效的方法是利用具有相同搜索目的的其他用户的数据.通过挖掘搜狗提供的搜索日志,研究

Personalized recommendation algorithm based on weighted bipartite graph

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。

针对传统谱聚类算法仅考虑数据点对点间的相互关系而未考虑数据间可能隐藏的复杂的相关性的问题，提出一种基于超图和自表征的谱聚类方法。首先，建立数据的超图，得到超图的拉普拉斯矩阵表示；然后利用l2，1-范数

为了对图数据库中的结构化数据有效的聚类分析，首先对不同的图数据样本进行特征的深度挖掘，构造了包含节点间连接层次关系的关联度矩阵，与拉普拉斯矩阵结合共同完成谱特征分析；然后利用高斯核函数进行相似度矩阵的

个性化推荐技术是电子商务推荐系统中核心、关键的技术，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣