论文研究基于社区划分和用户相似度的好友推荐 .pdf

基于用户交互和动态评估的地点推荐系统设计，张朝辉，孟祥武，随着互联网技术的发展，基于位置的社交网络（location-basedsocialnetworks,LBSNs）中出现了信息过载问题。因此，利

协同过滤算法是目前推荐系统中最普遍的个性化推荐技术。针对传统算法相似性度量方法不足的问题，提出了融合用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法。算法根据用户的评分项目信息来对项目进行类别划分，挖掘出用户对

在众多的个性化推荐技术中,协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一。传统的协同推荐过滤算法存在数据稀疏性,冷启动以及推荐的精确和实时性等问题,对于这些存在的问题,大量的国内外学者提

图书推荐 基于用户书籍选择之间相似度的书籍推荐系统。 通过使用C语言进行编码。

基于社交网络的推荐系统需要的用户相似度物品相似度计算程序代码和测试代码，编程语言为python

基于节点相似度的社区分割迭代算法

提出了一种基于项目综合相似度的协同过滤算法。综合相似度是项目相似度和类别相似度进行加权，加权方式是从热能学中协同计算燃烧传热量的高温辐射换热综合发射率ε公式比拟得出，两者均是计算综合系数，在计算综合系

基于证据相似度的加权证据合成法，刘准钆，程咏梅，为解决DS规则无法直接处理高冲突证据遇到的问题，提出了基于证据相似度的加权证据合成法。将证据用向量表示，以向量方向相似度表�

传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法，忽略了词汇语义信息，计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系，但目前基于词向量的文本处理方法大多通过词汇串联等形式表

针对使用相似度测量进行社团划分时可能出现的判断冲突问题，提出了一种基于相似度的三元社团合并算法。首先计算网络中所有节点相似度，并构建相似度矩阵和阈值矩阵。通过对相似度阈值的选取，筛选网络中不同的三元社