论文研究 基于CTM PMF模型的物品推荐.pdf

针对推荐系统中用户兴趣的潜在性以及高时效性业务场景下用户兴趣的不稳定性和时间迁移性进行研究，提出一种基于用户潜在时效偏好的推荐方法。通过深入分析用户的历史行为与用户潜在兴趣的关系，提出基于概率主题模型

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐

运动管理类移动应用经常需要从大量运动轨迹中为用户搜索出适合的运动路线，为此，提出了基于内容相似度的运动路线推荐方法。利用Geohash编码快速搜索用户邻域范围内的所有待推荐路线，计算用户已有运动路线与

基于上下文的服务推荐系统，林枫，胡铮，本文在基于SOA的泛在多节点业务协同执行环境架构的基础上设计了基于上下文的服务推荐系统，该上下文系统承接业务协同执行环境架构

协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。针对基于内存的推荐面临着可扩展性问题、基于模型的推荐需要训练大量参数的问题进行了研究，从而提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法，然后用分步协同过滤框

基于LME的在线KTV歌曲切换推荐，吴翔，陈恩红，在线KTV作为一种新型多媒体网络应用，最近大量出现在互联网和智能手机上，供用户娱乐和消遣。本文提出一种基于LME模型的推荐算法，

为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题，提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词，并对该关键词进行扩展，将其作为表示用户兴趣的标签；再

基于内容的微博好友推荐系统，陈珍珍，郑岩，随着网络社交方式的逐渐演进，微博以其简短、实时、便捷、原创等特点，正逐步发展成为备受人们关注的社交网络平台。社交的根本是

针对传统推荐系统中推荐效率较低的问题，提出了一种与NystrÖm方法相结合的推荐系统。设计了一NystrÖm方法和非负矩阵分解（non-negative matrix factorization，NM

基于房室模型的药时曲线研究,郑卫国,田其冲,药物疗效问题是药物动力学和药理学里面非常重要的一个研究课题,本文选用房室模型中的单室模型,对药物疗效问题进行了研究,并结