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协同过滤推荐系统中数据稀疏问题的解决
协同过滤推荐系统中数据稀疏问题的解决
作者:
吴颜
张舒
李慧
沈洁
陈晓红
顾天竺
原文服务方:
计算机应用研究
电子商务
推荐系统
协同过滤
数据稀疏
相似性
摘要:
介绍了现有协同过滤推荐的几种主要算法.它们对数据稀疏性问题都有一定的缓和作用.通过在数据集MovieLens上的实验,分析了各个算法在不同稀疏度下的推荐质量,为针对不同数据稀疏度的系统实现提供了可靠依据.
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推荐系统中协同过滤技术的研究
协同过滤推荐技术
数据稀疏
MAE
推荐系统
一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法
稀疏分段
支持向量回归
基于项目的推荐
协同过滤
数据稀疏性
小样本
基于组合优化理论的协同过滤推荐算法
局部
组合优化理论
协同过滤
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稀疏问题
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融合协同过滤的线性回归推荐算法
线性回归
协同过滤
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篇名
协同过滤推荐系统中数据稀疏问题的解决
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
电子商务
推荐系统
协同过滤
数据稀疏
相似性
年,卷(期)
2007,(6)
所属期刊栏目
研究探讨
研究方向
页码范围
94-97
页数
4页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2007.06.028
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
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节点文献
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推荐系统
协同过滤
数据稀疏
相似性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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