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协同过滤由于数据稀疏、冷启动等问题导致了相似用户发现变得困难，从而影响推荐结果的质量。为克服这一不足，提出一种以本体、语义Web为基础的方法，通过构建用户之间的信任网络以及计算用户间的信任权重值，从而
协同过滤-推荐系统业界实践，主要讲亚马逊和今日头条的推荐
《Amazon.comRecommendations-Item-to-ItemCollaborativeFiltering》GregLinden,BrentSmith,andJeremyYork•Am
用java语言实现协同过滤,改代码使用java完成协同过滤的电影推荐系统
使用python实现的基于用户的协同过滤,使用jaccard相似度,计算的precision、recall指标
协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么
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
协作过滤算法(CF)在推荐系统中难以处理数据的稀疏性和可伸缩性问题。本文提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法(CPCKCF),设计了用户项类别偏好比率(UICPR)的定义,并用
主要介绍了Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
针对协同过滤推荐技术在个性化服务应用中存在的服务质量和服务效率问题，提出一种基于密度的动态协同过滤图书推荐算法。在对读者的图书流通记录进行兴趣度模糊筛选基础上，利用扩展的密度聚类算法进行区域聚类，读者
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