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一种改进的基于协同过滤的个性化推荐算法 被引量:6

A Improved Personalized Recommendation Algorithm Based on Collaborative Filtering
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摘要 随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。协同过滤又是个性化推荐中应用最成功的技术,我们针对个性化推荐算法做出了改进,仿真实验表明我们的方法比传统的方法有着更高的推荐质量。 With the dramatic increase of information available on the Internet,it is obviously a trend to provide users with personalized service. Collaborative Filtering is a best technology in personalized recommendation. We improve the algorithm,and the experimental results shows that our method is better than traditional methods.
出处 《微计算机信息》 2010年第36期228-229,121,共3页 Control & Automation
基金 申请人:史元春 朱珍民等 项目名称:普适计算基础软硬件关键技术及系统(重点项目) 基金颁发部门:国家863计划(2009AA011900)
关键词 普适计算 同过滤 性化推荐 Pervasive computing Collaborative Filtering Personalized Recommendation
  • 相关文献

参考文献4

  • 1陈萍,喻国平,梁音.Web数据挖掘在个性化推荐服务的应用[J].微计算机信息,2009,25(12):195-196. 被引量:6
  • 2Yehuda Koren. Factorization Meets the Neighborhood: a Multi- faceted Collaborative Filtering Model. ACM KDD 2008.
  • 3Gediminas Adomavicius, Alexander Tuzhilin. Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of- the-Art and Possible Extensions.IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING.2005,17(06):734-749.
  • 4MUKUND DESHPANDE and GEORGE KARYPIS. Item-Base Top-N Recommendation Aigorithms. ACM Transctions on Informatuon Systems.2004, 22(1):143-177.

二级参考文献4

共引文献5

同被引文献69

引证文献6

二级引证文献18

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