论文研究 基于词汇相关度的个性化搜索算法 .pdf

群智感知网络中现有隐私保护算法对所有位置采用相同的隐私保护策略，导致位置隐私或保护过度或保护不足，且获得的感知数据精度较低。针对这一问题，提出了一种满足用户个性化隐私安全需求的位置隐私保护算法。首先，

进入大数据时代，信息超载是互联网用户面临的一个严重的问题，个性化推荐是解决此问题的一个非常有潜力的办法。在学术领域，学术资源个性化推荐是解决信息超载的有效途径，其为用户推荐符合其兴趣的个性化学术信息。

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通过分析子空间搜索算法的研究现状以及存在的问题，提出基于幂图的离群子空间搜索算法。该方法主要讨论离群点产生的原因，能够找出单个对象的离群子空间，并根据离群子空间对离群点进行分类。在对幂图扩展的基础上进

基于Web数据挖掘的站点个性化技术研究，朱方平，，针对用户特点向用户提供个性化服务已经成为Web站点发展的趋势。本文首先分析了站点个性化技术的基本思路，提出了基于Web数据挖掘的

基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究，赵鹏程，黄韬，本文讲述了如何构建出完整电影知识图谱的方法，同时提出了一套发掘电影系列的实现算法。基础数据为用户的上网请求，在不需要用户

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建立一个基于用户偏好模型的标签推荐系统，从该系统产生的标签集合中选择出能降低一般性概念描述的模糊性的标签子集，推荐给用户。实验表明，该系统具有较高的可靠性和精准度。