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前瞻选择抽样算法在产品推荐中的应用
被引量:
2
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作者
杨静
高琳琦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第9期2177-2178,2191,共3页
着眼于由用户数据的极端稀疏性所导致的推荐质量下降问题,基于最近邻算法,将随机抽样算法结合前瞻框架,应用于推荐系统,旨在提高推荐精度。并在此基础上对其进行实验评估,表现出较低的平均误差率和较高的稳定性。
关键词
最近邻
算法
前瞻
算法
选择抽样算法
推荐系统
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职称材料
题名
前瞻选择抽样算法在产品推荐中的应用
被引量:
2
1
作者
杨静
高琳琦
机构
天津师范大学管理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第9期2177-2178,2191,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(70402009)
天津市高校科技发展基金资助项目(20030613)
文摘
着眼于由用户数据的极端稀疏性所导致的推荐质量下降问题,基于最近邻算法,将随机抽样算法结合前瞻框架,应用于推荐系统,旨在提高推荐精度。并在此基础上对其进行实验评估,表现出较低的平均误差率和较高的稳定性。
关键词
最近邻
算法
前瞻
算法
选择抽样算法
推荐系统
Keywords
nearest neighbor algorithm
lookahead algorithm
selective sampling
recommendation system
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
前瞻选择抽样算法在产品推荐中的应用
杨静
高琳琦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
2
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