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基于变电站–用户双层结构的变电站负荷聚类研究
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作者 何哲楠 吴浩 +2 位作者 程祥 占震滨 孙维真 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期2983-2990,共8页
变电站负荷聚类是应对负荷特性多样性问题的有效途径,并对指导电网规划及运行等具有重要意义。为进一步提高变电站负荷聚类的有效性,挖掘利用更多数据价值,提出了考虑构成的变电站负荷双层聚类模型,先对下层用户依照用电特性进行聚类,... 变电站负荷聚类是应对负荷特性多样性问题的有效途径,并对指导电网规划及运行等具有重要意义。为进一步提高变电站负荷聚类的有效性,挖掘利用更多数据价值,提出了考虑构成的变电站负荷双层聚类模型,先对下层用户依照用电特性进行聚类,而后计算聚类所得各类用户在所属上层变电站中的占比作为分析上层构成的依据,上层变电站的聚类综合地考虑自身负荷特性和构成情况。针对提出的双层聚类模型,根据上下层特点分别提出、使用改进K-means算法及考虑权重的分裂式FCM算法予以求解。最后对构造算例的变电站以及对某地区的实际变电站进行聚类分析,结果表明:考虑构成的变电站负荷双层聚类方法有效地补充了现有方法的不足,提高变电站聚类的有效性。 展开更多
关键词 用户 变电站 K-MEANS算法 分裂式FCM算法 负荷建模
基于情景感知的用户兴趣推荐模型 预览
2
作者 李建军 侯跃 杨玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期502-506,510共6页
随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景。因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两... 随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景。因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两个方面深度挖掘了用户对项目的兴趣,明确了用户对项目的关注度,从而准确地为用户进行聚类,并根据用户聚类的结果对目标用户进行推荐。实验结果表明,该推荐模型的准确率高于其他传统推荐算法的准确率,本模型能更好地挖掘用户兴趣,适应用户的兴趣变化,并且能够更好地解决用户面临的众多信息无从挑选的问题,提高了用户的满意度。因此,需要从多个角度挖掘用户隐藏的信息,能够更好地为用户提供个性化的推荐。 展开更多
关键词 用户 情景感知 个性化推荐 用户兴趣
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基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法 预览 被引量:1
3
作者 程鹏 柳林 +2 位作者 刘晓 许传新 郭慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1322-1327,共6页
针对传统的协调过滤推荐算法利用单一评分矩阵带来的数据稀疏性问题,提出一种基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法。划分用户类别,使用基于属性权重的加权K-means聚类算法将表示用户特征的多维指标数值进行聚类;确定目标用户类别... 针对传统的协调过滤推荐算法利用单一评分矩阵带来的数据稀疏性问题,提出一种基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法。划分用户类别,使用基于属性权重的加权K-means聚类算法将表示用户特征的多维指标数值进行聚类;确定目标用户类别,引入用户的推荐可信度和质量可信度并形成评分可信度,将评分可信度和评分相似度结合平衡因子来计算用户之间的相似度,优化传统的相似度推荐算法。实验结果表明,该算法降低了数据的稀疏性,提高了推荐精度,具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 多维特征 用户 评分可信度 评分相似度 景点推荐
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基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法 预览
4
作者 李艳娟 牛梦婷 李林辉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期1101-1109,共9页
针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模... 针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。 展开更多
关键词 协同过滤 用户 推荐系统 蜂群算法
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基于机器学习及电商数据预测用户行为 预览
5
作者 周志远 《通讯世界》 2019年第3期212-213,共2页
随着计算机及互联网的快速发展,电子商务渐渐成为国家经济的重要组成部分,如何从大数据中准确预测用户购物行为并进行个性化推荐成为电商领域的研究热点。本文基于机器学习对英国电子商务数据进行基本分析,以文本处理及聚类的方式构造用... 随着计算机及互联网的快速发展,电子商务渐渐成为国家经济的重要组成部分,如何从大数据中准确预测用户购物行为并进行个性化推荐成为电商领域的研究热点。本文基于机器学习对英国电子商务数据进行基本分析,以文本处理及聚类的方式构造用户-产品矩阵及产品和用户聚类,并实现支持向量机分类器对新用户进行分类,从而预测新用户的购买行为及模式。 展开更多
关键词 电子商务 文本处理 用户 支持向量机
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360°视频混合单播-组播的服务器端传输策略
6
作者 刘城铭 邹君妮 《电子测量技术》 2019年第17期130-135,共6页
360°视频是目前最热门的多媒体形式之一,由于其具有很大的尺寸和很高的分辨率,导致现有的网络环境很难为用户提供高体验质量(QoE)。另外,用户需要佩戴头戴式设备观看360°视频,而且用户间不能进行屏幕共享,这就导致即使用户请... 360°视频是目前最热门的多媒体形式之一,由于其具有很大的尺寸和很高的分辨率,导致现有的网络环境很难为用户提供高体验质量(QoE)。另外,用户需要佩戴头戴式设备观看360°视频,而且用户间不能进行屏幕共享,这就导致即使用户请求相同的视频也无法通过为用户组播视频内容来节省带宽。针对360°视频较高的传输带宽需求和内容无法被共享的特性,提出了一种根据360°视频用户的视口(FoV)对用户进行聚类的方法。在这种聚类方法的基础上,进一步提出了一种服务器端的混合单播-组播码率自适应策略。将360°视频分成若干空间块,并在服务器将这些块的传输模式(多播或单播)选择问题和块的码率自适应问题表示为一个整数规划问题。通过松弛的方法求解上述问题。最后,通过仿真来展示本文提出的方法在360°视频传输中的性能。 展开更多
关键词 360°视频 用户 混合单播组播 码率自适应
一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案 预览
7
作者 余洋 孙林夫 吴奇石 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期692-702,共11页
在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案... 在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案,该方案首先利用聚类算法来解决新用户问题,再通过优化协同过滤来提高推荐结果的多样性,然后构建内容过滤筛除'伪邻居'来提高推荐质量,最后将获得的候选服务推荐给用户来提高定制效率。通过实验研究证实,所提方案既能解决新用户问题,又能改善推荐结果的多样性与推荐质量,还能提高用户的定制效率。 展开更多
关键词 云服务平台 业务流程定制 用户 协同过滤 基于内容的过滤 混合推荐技术
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基于用户聚类与动态交互信任关系的好友推荐方法研究
8
作者 高慧颖 魏甜 刘嘉唯 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第10期66-77,共12页
【目的】利用用户信息和社交网络拓扑信息,提出基于用户聚类与动态交互信任关系进行精准好友推荐的方法。【方法】基于用户信息进行特征向量建模,改进K-Prototypes算法分类型变量的距离计算公式,并使用改进的K-Prototypes算法将最有可... 【目的】利用用户信息和社交网络拓扑信息,提出基于用户聚类与动态交互信任关系进行精准好友推荐的方法。【方法】基于用户信息进行特征向量建模,改进K-Prototypes算法分类型变量的距离计算公式,并使用改进的K-Prototypes算法将最有可能成为好友的用户预先聚为k个簇类,然后在每一簇中基于拓扑社交网络信任关系对目标用户进行好友推荐。从全局信任关系和交互信任关系两个维度衡量用户之间的拓扑网络信任关系,并创新性地引入三个动态信任调节因子对交互信任度进行调节。最后在各个簇中融合全局信任度和动态交互信任度计算动态综合信任度,基于此为用户产生Top-N好友推荐列表。【结果】通过与传统的好友推荐方法FOAF和SNS+Content进行比对,本文基于用户聚类与动态交互信任关系的好友推荐方法在准确性、召回率、F1-Measure指标上均高于传统方法。【局限】本文的信任衡量模型只涉及多对一和一对一之间的群体信任关系,暂未考虑到一对多、多对多的群体信任关系。【结论】本文综合利用用户信息和社交网络拓扑结构信息,深度挖掘用户间交互行为变化所反映的动态信任关系,能为社交用户做出更有效的好友推荐。 展开更多
关键词 好友推荐 用户 信任度量 动态交互信任
改进的DBSCAN聚类算法在社会化标注中的应用
9
作者 熊回香 叶佳鑫 蒋武轩 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第12期77-88,共12页
【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用... 【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用户聚类以及用户标签的拓展。【结果】采用豆瓣电影上的数据进行对比实验,改进的DBSCAN算法在应用于社会化标注时可以提高簇内对象间相关性与各簇间相关性的比值,聚类效果得到改进。【局限】在选择构建向量的数据时存在一定局限性,样本数据只能从较笼统的层面表示用户及资源特征,未对其进行深入挖掘。【结论】本文通过分析社会化标注的特点来改进DBSCAN算法,提高算法的效果,并为其改进提供新的思路。 展开更多
关键词 DBSCAN 标签 用户 标签拓展
融合用户聚类与项目聚类的加权Slope One算法
10
作者 关志芳 孟海东 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1297-1302,共6页
随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚类和项目聚类的加权Slope One算法,算法基本思想为:采用聚类技术将相似度较高的用户或者项目进行聚类,在... 随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚类和项目聚类的加权Slope One算法,算法基本思想为:采用聚类技术将相似度较高的用户或者项目进行聚类,在进行全局计算时只需计算同类中的对象,而不需计算所有对象,然后将每个聚类分别使用融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法进行评分预测。实验结果表明,所提出算法在提高了算法执行效率的同时,仍能获得较高的推荐准确度。 展开更多
关键词 用户 项目 个性化推荐 协同过滤 SLOPE One算法
基于点击流的用户矩阵模型相似度个性化推荐 预览 被引量:3
11
作者 姜宇 张大方 刁祖龙 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期219-225,共7页
研究用户学习网页点击流数据,挖掘用户兴趣,从而为用户进行个性化学习资源推荐,提出JMATRIX算法。基于用户历史资源点击流信息,构建用户资源点击数据有向图模型,并将有向图模型转化为矩阵模型存储。采用求解矩阵模型相似度,从而... 研究用户学习网页点击流数据,挖掘用户兴趣,从而为用户进行个性化学习资源推荐,提出JMATRIX算法。基于用户历史资源点击流信息,构建用户资源点击数据有向图模型,并将有向图模型转化为矩阵模型存储。采用求解矩阵模型相似度,从而求得用户相似度,极大地降低了资源点击频率和资源点击路径用户相似度求解的复杂度,提高用户相似度求解的效率与准确度。结合LeaderClustering算法及粗糙集理论进行用户聚类和用户个性化资源推荐。实验结果表明,相比Leader Clustering算法,JMATRIX算法具有更高的效率和更准确的推荐效果。 展开更多
关键词 点击流 有向图 用户相似度 用户 个性化推荐
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多维度属性加权分析的微博用户聚类研究
12
作者 张海涛 唐诗曼 +1 位作者 魏明珠 李泽中 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2018年第24期124-133,共10页
[目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向,对用户进行分类并形成高聚合的用户群,对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型,根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据,... [目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向,对用户进行分类并形成高聚合的用户群,对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型,根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据,对相关用户背景信息、用户博文信息以及用户行为信息的多维度属性下二阶变量进行量化,构造用户向量表达式,比较单一维度与多维度下的用户分类效果,进一步给属性赋予不同的权重值进行加权分析,在取得最优聚类效果后进行方差分析,对模型进行改进。[结果/结论]基于多 维度属性加权后的用户聚类效果明显高于单一维度及多维度非加权条件下的用户聚类,且用户博文内容维度对于提高用户聚类效果的有效性最大。 展开更多
关键词 微博 多维度 用户 加权分析
基于用户聚类和Logistic函数改进的协同过滤算法 预览
13
作者 刘榕城 汤鲲 彭艳兵 《电子设计工程》 2018年第13期28-32,共5页
当前,互联网上存在的商品数以亿计,如何向用户推荐其感兴趣的项目成为一个极具挑战的问题。传统基于用户的协同过滤算法(collaborative filtering)在海量数据情况下存在推荐精度不高、多样性和新颖性不足的缺点。针对以上不足,提出一... 当前,互联网上存在的商品数以亿计,如何向用户推荐其感兴趣的项目成为一个极具挑战的问题。传统基于用户的协同过滤算法(collaborative filtering)在海量数据情况下存在推荐精度不高、多样性和新颖性不足的缺点。针对以上不足,提出一种基于用户聚类和Logistic函数改进的协同过滤算法。算法基于用户模糊聚类,通过融入用户特征属性相似度度量策略和Logistic改进的协同过滤算法来提升推荐效果。实验结果表明该算法能在保证推荐的有效性同时较好地兼顾推荐的准确性和多样性。 展开更多
关键词 Logistic函数 人物特征属性 协同过滤 用户
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复杂情境感知下用户聚类协同推荐算法 预览
14
作者 毕孝儒 《现代计算机》 2018年第23期3-6,11共5页
针对传统协同过滤推荐算法计算量大、项目推荐精度不高的问题,提出复杂情境感知下用户聚类协同推荐算法,首先,定义用户复杂情境信息相似因子,并将其嵌入到传统用户相似性度量公式,实现对其改进。然后,对用户历史评分信息与复杂情境信息... 针对传统协同过滤推荐算法计算量大、项目推荐精度不高的问题,提出复杂情境感知下用户聚类协同推荐算法,首先,定义用户复杂情境信息相似因子,并将其嵌入到传统用户相似性度量公式,实现对其改进。然后,对用户历史评分信息与复杂情境信息进行聚类分析以降低算法计算量,并产生用户类别所属度矩阵;最后,在类别所属度矩阵上确定目标用户最近邻居,进行项目推荐。实验结果显示,该算法在降低推荐计算量的同时,提升推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 复杂情境感知 用户
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改进的协同过滤算法及其并行化实现 预览 被引量:1
15
作者 李嵩 李书琴 刘斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3853-3859,共7页
为解决海量数据背景下推荐系统的可扩展性问题和评分空间上的数据稀疏性问题,研究Spark平台下基于格拉斯曼秩1更新子空间估计法(GROUSE)和用户聚类的改进协同过滤推荐算法(CF-GUC)。通过改造GROUSE算法对评分矩阵进行填充;构造用户项目... 为解决海量数据背景下推荐系统的可扩展性问题和评分空间上的数据稀疏性问题,研究Spark平台下基于格拉斯曼秩1更新子空间估计法(GROUSE)和用户聚类的改进协同过滤推荐算法(CF-GUC)。通过改造GROUSE算法对评分矩阵进行填充;构造用户项目类别矩阵,对用户进行模糊聚类;引入类别加权度,对评分进行加权修正,在此基础上应用协同过滤算法进行预测评分;将改进算法在Spark计算平台上做并行化实现。实验结果表明,当最近邻居数 k 取30到40时,CF-GUC算法相比于CF-mean算法、CF-UC算法、Pearson-CF算法,MAE值分别降低了约3.31%、3.02%、6.48%,在3种不同规模的数据集下基于Spark平台的CF-GUC算法运算效率比单节点提高了约40%到60%。 展开更多
关键词 协同过滤 别加权度 用户 Spark平台 并行化
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滑动窗口多标记传播算法在微博用户聚类的应用 预览 被引量:1
16
作者 刘芳芳 谷瑞军 张婉婷 《内江科技》 2018年第12期42-44,共3页
对微博用户进行合理的分类有助于理解特定网络社群的行为,为之提供多元化的网络服务。通过用户的自我标签和对历史微博进行分词获取主题标签,摈弃权值较低的主题标签,然后结合用户自我标签与话题标签提取带权值的用户标签,计算用户相似... 对微博用户进行合理的分类有助于理解特定网络社群的行为,为之提供多元化的网络服务。通过用户的自我标签和对历史微博进行分词获取主题标签,摈弃权值较低的主题标签,然后结合用户自我标签与话题标签提取带权值的用户标签,计算用户相似度构造一个无向图。最后,应用基于滑动窗口的多标记传播算法对无向图进行社区划分。滑动窗口可以存放多个标记,从而一个用户可以归属于多个类别。通过新浪微博爬取的真实数据进行实验,结果表明该方法能有效发现具有重叠划分的簇,且簇的意义比较明确。 展开更多
关键词 用户 滑动窗口 传播算法 微博 标记 应用 网络服务 社区划分
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基于改进协同过滤的图书推荐算法研究 预览 被引量:5
17
作者 郭晓慧 《情报探索》 2018年第1期34-36,共3页
[目的/意义]研究基于改进协同过滤的图书推荐算法,以期取得更好的图书推荐效果。[方法/过程]介绍基于用户的协同过滤推荐算法原理,揭示传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,改用用户聚类方法进行相似度计算,并通过图书馆数据进行实... [目的/意义]研究基于改进协同过滤的图书推荐算法,以期取得更好的图书推荐效果。[方法/过程]介绍基于用户的协同过滤推荐算法原理,揭示传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,改用用户聚类方法进行相似度计算,并通过图书馆数据进行实验。[结果/结论]改进算法缓解了数据稀疏问题,提高了图书馆图书推荐效率。 展开更多
关键词 图书推荐 协同过滤 用户 个性化
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基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法 预览 被引量:3
18
作者 毛宜钰 刘建勋 +1 位作者 胡蓉 唐明董 《浙江大学学报:工学版》 CSCD 北大核心 2017年第6期1252-1258,共7页
针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,... 针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性. 展开更多
关键词 用户 Logistic函数 服务关键词 协同过滤 数据稀疏性
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基于LDA模型特征选择的在线医疗社区文本分类及用户聚类研究 预览 被引量:7
19
作者 吴江 侯绍新 +1 位作者 靳萌萌 胡忠义 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期1183-1191,共9页
摘要随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,... 摘要随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区“甜蜜家园”进行研究。本文利用LDA(LatentDirichlet Allocation)模型进行特征提取来构建低维度文本表示向量,采用二元分类法将用户文本分为不同的社会支持类型。最后,基于分类结果使用K-means算法进行用户聚类来识别用户角色。相比传统的特征提取方法,利用LDA进行特征提取能显著地降低数据维度,优化分类模型,提高分类准确率和分类效率。结果表明,本文提出的中文用户文本挖掘流程在文本分类与用户聚类中效果显著。 展开更多
关键词 在线医疗社区 LDA模型 特征提取 文本分 用户
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试析大数据环境下协同过滤技术与档案数据挖掘 预览
20
作者 赵淑媛 《兰台世界》 2017年第A01期23-24,共2页
一、简述大数据环境下协同过滤技术与档案数据挖掘协同过滤技术最早应用于电子商务行业,至今仍是电子商务行业推荐技术的主流技术,它主要通过对于用户的评价和访问记录进行收集,通过矩阵、最近邻用户聚类等方法综合运算出与用户所需相... 一、简述大数据环境下协同过滤技术与档案数据挖掘协同过滤技术最早应用于电子商务行业,至今仍是电子商务行业推荐技术的主流技术,它主要通过对于用户的评价和访问记录进行收集,通过矩阵、最近邻用户聚类等方法综合运算出与用户所需相似和相近的内容,从而实现推荐的效果。 展开更多
关键词 协同过滤技术 数据挖掘 电子商务行业 数据环境 用户 移动对象 最近邻 数据库管理 数字档案馆 对象数据库
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