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摘要:
协同过滤算法是目前应用最广、最成熟的个性化推荐技术,本文对协同过滤算法中的关键步骤-用户相似度计算进行探讨,归纳相似度计算的不同方法及各方法的特点,并综合以上方法提出改进思路.
推荐文章
基于项目综合相似度的协同过滤算法
协同过滤
项目相似度
类别相似度
综合相似度
发射率
社会化标签语义相似度的协同过滤算法
协同过滤
推荐系统
社会化标签
语义相似度
预测性能
融合正态分布函数相似度的协同过滤算法
相似度量
正态分布函数
协同过滤
邻近用户集合
一种基于Dice-Euclidean相似度计算的协同过滤算法
协同过滤
个性化信息推荐
相似度计算
平均绝对偏差
数据稀疏性
修正余弦相似度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 协同过滤技术中相似度计算问题研究
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 协同过滤 相似性 评分矩阵
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-31,62
页数 分类号 TP3
字数 2169字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2010.06.022
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 杨莉云 广东商学院华商学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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节点文献
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1990(1)
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1997(1)
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2017(1)
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2018(4)
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
相似性
评分矩阵
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
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