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摘要:
将协同过滤推荐算法应用于电子商务领域会使算法在实时性、可扩展性等方面的缺陷变得不可忍受,因此该文提出了基于隐语义模型的协同过滤推荐算法。该算法在使用隐语义模型对产品进行聚类的基础上应用协同过滤算法,在大大缩小了算法运行时间的情况下,仍然能够在一定程度上提高算法的推荐准确率。
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文献信息
篇名 基于隐语义模型的协同过滤推荐研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 协同过滤推荐 隐语义模型 产品聚类 梯度下降 负反馈数据
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-86
页数 3页 分类号 TP391.1
字数 语种
DOI
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 赵晓东 同济大学电子与信息工程学院 18 52 5.0 6.0
2 徐梦锦 同济大学电子与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤推荐
隐语义模型
产品聚类
梯度下降
负反馈数据
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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