论文研究基于用户签到关联信息的餐馆推荐算法融合策略 .pdf

旅行agent问题是一个复杂的组合优化问题，在于解决保证agent在不同主机间移动时如何根据任务情况规划路线，实现在完成任务时间最短的路线上迁移。采用进化算法的搜索求解具有启发性强、鲁棒性强的特点，但

传统响应策略仅从防御者自身单方面因素进行分析选取，而没有考虑到攻击方的策略与行为。针对这一情况，为了合理地选择主动响应策略，在综合分析攻防双方博弈关系的基础上，以攻防双方最小的代价获取最大的收益为目标

通过对Web网站的日志进行聚类分析，目的是获取用户兴趣访问模式，进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题，提出了改进的用

基于关联规则中Apriori算法的课程分析的研究，李伟杰，张晓莹，运用关联分析方法对学生数十门课程成绩数据进行挖掘，寻找课程之间的关联关系。首先分析了关联规则的原理和方法，然后提出了一种

基于用户的特征和用户评分相结合的协同过滤推荐算法，潘超，郭莉，当前协同过滤是在实际应用中的最为广泛的推荐系统，特别是在购物网站中。然而，传统的协同过滤算法面临着一些缺陷，比如：冷启动

基于信息融合的视频对象分割方法综述，蔡晓惠，郑慧诚，视频对象分割是视频检索、视频存储与传输以及视频压缩编码的基础部分之一。由于视频对象分割中的各种复杂因素，现有方法往往是针

针对Tri-training算法利用无标记样例时会引入噪声且限制无标记样例的利用率而导致分类性能下降的缺点,提出了AR-Tri-training(Tri-training with assistant

在基于会话的推荐中捕捉用户意向，李宗阳，吴步丹，近年来，基于会话的推荐方法被广泛应用于推荐任务，在该类任务中，循环神经网络(RNNs)与传统方法相比有明显的改进。以前的工作只��

为解决微博用户兴趣提取不准确的问题，提出一种基于用户扩展兴趣的微博推荐方法。该方法将用户个体兴趣与关联兴趣结合为用户扩展兴趣进行微博推荐。其中，用户个体兴趣从用户标签、发布微博及交互微博中提取；用户关

基于网络预测与用户偏好的服务推荐,宋望,张雷,随着近年来网络上的Web服务越来越多,服务推荐的难度逐渐增加。本文针对网络中服务随时间的变化以及用户的服务调用历史对提出了一