Personalized recommendation algorithm based on weighted bipartite graph
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
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
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
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。
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
本文档主要是描述个性化推荐系统的应用,让大家跟好的去了解推荐系统,在工业界得到更好的利用和开发
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
Personalized recommendation algorithm system (2): Personalized recommendation recall algorithm based
