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协同过滤推荐系统分析

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摘要 本文主要从基本思想、算法步骤等方面对基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法进行了详细介绍,并对其存在的问题进行了总结。
作者 王顺东 雨爱华 陈泽军
机构地区 西藏昌都军分区
出处 《计算机光盘软件与应用》 2012年第12期152-152,共1页 Computer CD Software and Application
关键词 推荐系统 协同过滤 相似性
分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Paul A C,Wolfgang N,Cristian Z. Preventing shilling attacks in online recommender systems[A].Bremen,Germany,2005.67-74.
  • 2Resnick P,Iacovou N,Sushak M,Bergstrom P,Riedl J. GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews[A].Chapel Hill,NC.Association of Computing Machinery,1994.175-186.
  • 3邓爱林,朱扬勇,施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[J].软件学报,2003,14(9):1621-1628. 被引量：559

二级参考文献13

  • 1Brccsc J, Hcchcrman D, Kadic C. Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering. In: Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'98). 1998.43～52.
  • 2Goldberg D, Nichols D, Oki BM, Terry D. Using collaborative filtering to weave an information tapestry. Communications of the ACM, 1992,35(12):61～70.
  • 3Resnick P, lacovou N, Suchak M, Bergstrom P, Riedl J. Grouplens: An open architecture for collaborative filtering of netnews. In:Proceedings of the ACM CSCW'94 Conference on Computer-Supported Cooperative Work. 1994. 175～186.
  • 4Shardanand U, Mats P. Social information filtering: Algorithms for automating "Word of Mouth". In: Proceedings of the ACM CHI'95 Conference on Human Factors in Computing Systems. 1995. 210～217.
  • 5Hill W, Stead L, Rosenstein M, Furnas G. Recommending and evaluating choices in a virtual community of use. In: Proceedings of the CHI'95. 1995. 194～201.
  • 6Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Riedl J. Item-Based collaborative filtering recommendation algorithms. In: Proceedings of the 10th International World Wide Web Conference. 2001. 285～295.
  • 7Chickering D, Hecherman D. Efficient approximations for the marginal likelihood of Bayesian networks with hidden variables.Machine Learning, 1997,29(2/3): 181～212.
  • 8Dempster A, Laird N, Rubin D. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, 1977,B39:1～38.
  • 9Thiesson B, Meek C, Chickering D, Heckerman D. Learning mixture of DAG models. Technical Report, MSR-TR-97-30, Redmond:Microsoft Research, 1997.
  • 10Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Riedl J. Analysis of recommendation algorithms for E-commerce. In: ACM Conference on Electronic Commerce. 2000. 158～167.

共引文献558

计算机光盘软件与应用
2012年 第12期

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