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本体用户配置文件描述了用户的结构语义兴趣。 研究用户个人资料之间的相似关系对于检测兴趣重叠的社区至关重要。 新颖的观点假设,用户简档的分层兴趣可以生成多个相似关系,这有利于形成兴趣群。 在这项研究中,
随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展,用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果,对特定的用户推送他们感兴趣的商品,这样能增强用户黏度,提高平台的商业价值。
基于协同过滤算法的个性化推荐技术的研究
基于网络的个性化服务研究的论文,需要用CAJ阅读器打开
用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。主要利用情境感
腾讯数据中心数据挖掘研究员肖磊在SDCC2013第二天的开放平台“大数据分析与BI专题论坛”上发表了题为《腾讯个性化推荐系统设计及实现》的演讲。肖磊最后总结说,腾讯个性化推荐系统的设计基于两大核心平台
中文摘要 摘 要 毕业生求职竞争越来越激烈找到一份满意的工作总是充满挑战与有工作 经历的人不同毕业生缺乏工作经验和社会人际关系网络的支持他们必须从数 百家公司或机构中筛选一些感兴趣的工作工作申请过程是
基于Ontology的个性化搜索引擎的研究,韩亮,李勇,随着信息技术的迅猛发展,网络成了人们获取信息的主要手段,网络给人们带来了便利,但也带给人们困惑。信息浩如烟海,内容庞大,
达观数据CTO 纪达麒在2017杭州云栖大会中做了题为《个性化推荐系统实战与效果提升之道》的分享,就个性化推荐系统,开发推荐系统的技术难点,达观数据推荐系统和解决方案做了深入的分析。
一种基于改进RFM和社会联系的个性化推荐方法,陈茹茹,张晓航,个性化推荐系统一直是国内外学者研究的焦点。本文提出了一个混合个性化推荐系统框架。首先,基于电信行业客户使用数据业务的特点
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