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题名一种基于内容和协同过滤同构化整合的推荐系统模型
被引量：40
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作者
李忠俊
周启海
帅青红
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机构
西南财经大学经济信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第12期142-145,共4页
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基金
西南财经大学科研基金资助项目(O8YJ18)资助
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文摘
基于内容的推荐系统和协同过滤系统是最为流行的两种推荐系统,它们都有各自的优点和缺点。提出了一种基于对这两种推荐系统同构化整合的推荐模型,该算法同时拥有协同过滤推荐系统和基于内容推荐系统的优点,并且在一定程度上避免了基于内容或协同过滤的传统推荐系统各自的缺点。实验表明,该同构化整合模型与算法比传统的简单基本推荐模型、基于内容的推荐模型和协同过滤推荐模型提高了推荐的精确率。
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关键词
同构化整合
基于内容
协同过滤
推荐系统模型
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Keywords
Isomorphic integrated,Content-based,Collaborative filtering,Recommender system model
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于社会性网络服务的多模型推荐系统
被引量：1
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作者
翟振威
陈配云
陈文慧
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机构
华南师范大学数学科学学院
华南师范大学计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第A01期90-93,共4页
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基金
华南师范大学校级重点课题(12SXKB05)
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文摘
通过分析推荐系统中的协同过滤算法,说明单一模型的推荐系统存在着难以解决的不足,尤其是数据稀疏问题。使用基于社会性网络服务(SNS)平台的推荐系统,结合SNS平台的分享特点,提高用户参与的积极性,从而有效解决数据稀疏问题。并提出结合SNS的推荐模型、参考用户搜索行为的推荐模型、结合协同过滤的推荐模型的多模型推荐系统,以三个不同的推荐列表满足用户的不同需要。
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关键词
社会性网络服务平台
协同过滤
推荐系统
多模型推荐系统
个性化推荐
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Keywords
Social Networking Services（SNS） platform
collaborative filtering
recommendation system
multi-model recommendation system
personalized recommendation
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名电网环境下基于深度学习的推荐系统算法研究
被引量：3
- 3
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作者
何成艳
刘姜
刘丽婕
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机构
贵州电网有限责任公司凯里台江供电局
贵州电网有限责任公司凯里供电局
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出处
《电子测量技术》
2020年第12期60-64,共5页
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基金
贵州国家电网省级重点科技项目(05220HL52170019)资助。
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文摘
针对电网数据种类复杂,传统数据推荐算法无法处理移动驱动数据,导致配电网信息过载,电网数据推荐存在效率低、误差高的问题,设计了基于深度学习的推荐系统算法模型。结果为构建基于SDAE和时间均模型混合的协同过滤推荐算法模型,引入大数据降维技术对高纬度数据进行降维,构建基于输入层、模型层、输出层和应用层的信息数据架构,实现大量复杂信息数据推荐。结果表明,所提算法模型误差为2.3%,对比当前方法大幅度降低,提高了数据推荐的准确度。
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关键词
SDAE
协同过滤推荐算法模型
推荐系统算法模型
数据降维
深度学习
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Keywords
SDAE
collaborative filtering recommendation algorithm model
recommendation system algorithm model
data reduction
deep learning
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分类号
TU966
[建筑科学]
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