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基于用户的协作过滤信息推荐模型研究
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60373111);新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET);重庆市自然科学基金重点项目(2005BA2003);重庆邮电大学自然科学基金项目(A2007-29).
中文摘要:

当网络成为人们获取信息的主要途径时,"信息过量"与"信息饥饿"的矛盾却日益凸现,因此,提供个性化服务显得尤为必要。提出了一种基于用户的协作过滤信息推荐模型,实验结果表明,该模型能够有效地改善传统协作过滤推荐技术所面临的扩展性和数据高维稀疏性问题,同时信息推荐质量较传统推荐算法还有明显提高。

英文摘要:

Nowadays, web has become the main ways to gain information. However, "information overload" and "information lack" has become a big problem to be studied. To provide the personalized service for the people appears especially essential. A recommendation model of collaborative filtering based on user is proposed. The results of experiment show that the model improve the two problems that traditional collaborative filtering faced efficiently. Simultaneously the quality of information recommendation also has the distinct enhancement compares to the traditional recommendation.

同期刊论文项目
期刊论文 36 会议论文 51 著作 3
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616