暂无评论
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
针对常用聚类分析算法应用于入侵检测系统所存在的两大方面的问题:一是其采用随机法确定初始聚类中心,不同的初始值可能产生不同的聚类结果;二是采用爬山式技术导致容易陷入局部最优解。基于此提出一种改进的聚类分
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
我觉得可以,很好,适合你,基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
引进一种新型高准确度基于资源分配协同推荐方法,利用物质分配过程计算用户相关性。在此基础上考虑类型对相关性影响对算法进行了改进,增加系数λ调节类型因素影响相关系数程度。改进算法平均排名分数减小、平均度减
据调查,当今社会中,有不少人存在“选择吃什么”的困难症,为解决这一问题,文章设计了一种菜谱个性化推荐系 统。该系统分为客户端和服务端,服务端进行系统的推荐计算,该推荐计算应用了基于内容的推荐算法,应用
暂无评论