论文研究 基于ALS模型推荐算法在电影推荐应用中的研究 .pdf

利用用户行为数据，采用有效推荐方法，提供个性化推荐服务是社交网络平台普遍采用的策略，其中推荐方法的有效性是决定推荐服务质量的关键。基于矩阵分解和基于协同过滤的推荐方法由于存在稀疏性和过拟合问题等瓶颈难

为了增强基于WAP网页的手机广告推荐中用户建模的准确性,并对“非邀”式广告推荐中脱离用户兴趣试探性推荐进行修正,针对手机广告推荐中手机屏幕小、用户注意力集中等特点,根据用户对广告的访问历史和操作模式建

随着众多具有传感功能的智能手机和可穿戴设备的普及，基于位置的服务得到了快速发展，其中基于位置的社交网络（location-basedsocialnetworks，LBSN）逐渐被大多数人所接受，基于位

针对数字图书馆资源增加致使用户难以获取感兴趣图书资源的问题，提出了一种基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型。该模型整合了基于内容推荐和协同过滤推荐的优点，利用标签系统对图书内容进行语义分析，使

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人们在旅游活动中经常会利用推荐系统,比如推荐路线、推荐酒店等等,然而这种推荐多数是基于Top-N的热门项目推荐,经常导致游客得到一些信息量为0的“精准推荐”。针对传统的推荐算法过于强调推荐的精准度导致

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为用户推荐具有相同兴趣的好友是用户关系的研究热点之一，但面临着数据稀疏性、兴趣推荐偏差等问题。针对这些问题，提出一种考虑节点重要度的用户推荐方法。首先结合共现及凝聚方法实现标签聚类，据此划分具有相似兴

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