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基于多示例学习的对象图像推荐算法
1
作者
李展
彭进业
温超
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第20期280-281,284,共3页
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统...
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。
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关键词
对象图像推荐
协同
推荐
多示例学习
多样性密度函数
组合
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职称材料
题名
基于多示例学习的对象图像推荐算法
1
作者
李展
彭进业
温超
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第20期280-281,284,共3页
基金
教育部新世纪优秀人才基金资助项目(NCET-07-0693)
陕西省教育厅科研基金资助项目(2010JK849)
文摘
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。
关键词
对象图像推荐
协同
推荐
多示例学习
多样性密度函数
组合
推荐
Keywords
object image recommendation
collaborative recommendation
multi-instance learning
diversity density function
combination recommendation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多示例学习的对象图像推荐算法
李展
彭进业
温超
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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