论文研究 基于用户评论的混合过滤排序学习推荐系统 .pdf

博客的出现丰富和改变了网络的内涵，影响了人们的信息传递方式，同时博客评论作为一种交互方式在博客中广泛存在，给信息监管带来了新的问题。通过分析现有的博客过滤系统，将广泛应用于文本过滤的贝叶斯方法应用到博

论文研究-基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述.pdf, 用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题，论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析，提出借助Vague集理论解决

针对传统审稿方式所存在的问题，设计了基于TextRank图算法思想的论文推荐系统，以实现论文审稿分配过程的自动化。系统通过加入词与词之间的影响力计算以及多文档集中逆文档频率IDF，实现关键词抽取部分，

为减少评分数据稀疏性造成的群推荐精度损失，借助用户生成的项目属性特征，提出一种增强群体偏好的混合群推荐方法。一方面，针对用户-项目评分信息，采用协同过滤手段产生群推荐项目候选子集。另一方面，利用群体生

协同过滤算法是目前推荐系统中最普遍的个性化推荐技术。针对传统算法相似性度量方法不足的问题，提出了融合用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法。算法根据用户的评分项目信息来对项目进行类别划分，挖掘出用户对

一种基于混合相似度的协同过滤算法，胡芳燚，姚文斌，协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性，以便系统可以预

基于深度学习的网络入侵混合检测方法，李涵，钮心忻，针对如何在保证网络入侵检测性能的前提下具备未知攻击类型检测能力的问题，通过结合栈式稀疏自编码器、深度神经网络两种监督学习

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

基于用户社区的云服务个性化推荐，李凌飞，张成文，传统的个性化推荐系统经过了多年的研究发展，在电子商务和web服务领域已成熟应用。近几年随着云计算的迅猛发展，云服务数量快速增

基于混合算法的推荐系统研究111111111111111111111111111111111111111111111111111111111