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摘要:
互联网应用系统已成为人们获取信息的平台,用户每;天与应用系统进行交互,产生大量的行为数据,为了使根据用户行为数据进行推荐的手段满足更多的推荐场景,解决信息过载的问题,从海量的信息数据中挖掘用户的兴趣点并给用户进行推送,以用户上网行为特征的推荐算法研究成为学术领域热点.依据用户实时签到产生的地理位置信息和用户行为上下文特征研究协同过滤算法,可以构建出一个在线上线下相结合的互联网领域的应用方案,并进行实验验证,有较好的准确度.
推荐文章
基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究
兴趣特征
兴趣度
兴趣度矩阵
推荐算法
基于地理位置的跨领域渔业科学数据推荐算法研究
跨领域
地理位置
推荐算法
渔业科学数据
基于用户特征的分步协同推荐算法
协同过滤
用户特征
聚类算法
分步协同过滤框架
模型
基于用户历史行为的协同过滤推荐算法
数据挖掘
协同过滤
用户偏好
项目相似度
个性化推荐
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 基于地理位置和用户行为特征的推荐算法研究
来源期刊 通信技术 学科 工学
关键词 推荐算法 用户行为 地理位置融合 用户相似度
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 网络与系统
研究方向 页码范围 1928-1931
页数 4页 分类号 TP311
字数 2835字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.08.022
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (68)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (0)
1975(1)
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1979(1)
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1989(1)
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1992(1)
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1995(1)
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1997(3)
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1998(1)
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2001(1)
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2002(1)
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2003(2)
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2004(2)
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2005(2)
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2006(2)
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2007(1)
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2009(3)
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2010(2)
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2011(2)
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2012(5)
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2013(4)
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2015(2)
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2016(1)
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  • 二级参考文献(0)
2019(0)
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  • 二级引证文献(0)
2020(3)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
推荐算法
用户行为
地理位置融合
用户相似度
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
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通信技术
月刊
1002-0802
51-1167/TN
大16开
四川省成都高新区永丰立交桥(南)创业路8号
62-153
1967
chi
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