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由于群体成员个性不同，尤其在群成员意见冲突情况下如何准确获取群体成员偏好是群体推荐系统进行有效推荐的关键。针对上述问题，充分考虑群体成员在冲突情境下的行为特征，采用Thomas-Kilmann行为冲突
在之前的研究中使用人工神经网络进行水质指标预测已经取得一定效果，在此基础上将交叉验证应用于人工神经网络的训练，获得更加准确的预测结果。以澧水某监测站的水质实测数据作为样本，选取总磷、总氮、溶解氧等6个
基于SVM的项目协同过滤算法，赵婷，余文，文本针对互联网订餐系统的特点和现有智能购物系统及项目数量急剧增长导致的数据稀疏性问题，提出了一种基于SVM的项目协同过滤算法
为提高协同过滤算法的可伸缩性,加快其运行速度,提出了一种基于GPU（graphicprocessingunit）的并行协同过滤算法来实现高速并行处理。GPU的运算模式采用单指令多数据流,适用于逻辑性弱
协同过滤推荐算法由于不受特定领域知识限制、简单易实现等优点，得到了广泛的应用．但是，在实际应用中，该类算法往往面临着数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题．为了解决其中的用户冷启动问题，将用户社交信息和评
一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法_刘旭东
一种结合情绪信息分析的改进协同过滤方法，王汝金，孟祥武，近年来，推荐系统通过挖掘用户与项目（如商品、信息、服务）之间的关联关系辅助用户进行个性化决策，成为缓解
基于标签的协同过滤推荐算法
针对跨系统协同过滤推荐中用户信息安全问题，提出一个安全计算模型。模型基于安全多方计算理论，使用轻量级分组密码算法LBlock加密第三方提供的数据，并用RSA密码系统管理密钥。以该模型为安全基础，结合随
针对基于邻近关系的协同过滤算法在线推荐效率低的问题，提出了一种可离线训练评分预测模型的算法。通过聚类算法降低用户-项目评分矩阵中用户向量和项目向量的维数，并对数据进行转换使其适用于监督模型；利用转换后
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