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摘要:
为了提高新用户服务的预测准确率,提出一种融合多系统用户信息的协同过滤算法.该算法通过将多个系统的用户信息融合到低维流形中为用户寻找邻居和推荐项目,并介绍流形学习算法在推荐服务中的应用过程.通过对比实验,结果表明该算法比传统协同过滤算法能更有效、准确地为新用户提供推荐.
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内容分析
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文献信息
篇名 融合多系统用户信息的协同过滤算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 局部不变投影 协同过滤 新用户
年,卷(期) 2009,(21) 所属期刊栏目 开发研究与设计技术
研究方向 页码范围 258-260,263
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3847字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.21.087
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张付志 燕山大学信息科学与工程学院 54 475 12.0 19.0
2 张启凤 燕山大学信息科学与工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
局部不变投影
协同过滤
新用户
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
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