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基于用户偏好与语言模型的个性化引文推荐，刘亚宁，严睿，根据引文上下文，自动为科研人员推荐备引用的论文列表具有很大的实用价值和研究意义。在科研人员写作时，一个为引用符自动推荐引
基于用户兴趣偏好模型的个性化搜索算法，张跃火，梁山，传统信息检索技术满足了人们一定的需要，但由于其通用的性质，仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求。论文提出一
针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题，分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的SlopeOne算法的优点、原理及流程。针对SlopeOne算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方
针对渐进直推式支持向量机（Progressive Transductive Support Vector Machines，PTSVM）算法训练速度慢，学习性能不稳定的问题，提出一种基于超球结构的渐进
探求电子政务的建设方法一直是国内外研究的热点，尽管在2005年讨论版的《电子政务参考指南》对于当前我国电子政务建设方向具有重要的指导意义，但是如何能像城市发展一样具有整体规划（既面向未来发展又可以保护
文章给出推荐系统的定义,同时阐述了推荐系统的几项关键技术,包括用户建模、推荐对象的建模和推荐算法。后来总结了推荐系统的体系结构和性能评价指标,并尝试给出了推荐系统未来研究的重点、难点和热点问题。 文章
基 于 S t r u t s + H i b e r n a t e + S p r i n g 的电子政务应用系统架构
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很好的推荐系统文章,个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系, 利用已有 的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,
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