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总被引：3，自引：0，他引：3

为解决协同过滤推荐中“稀疏”和“冷开始”问题,提高推荐精度,提出了基于隐式评分的推荐系统。首先建立项档案,采用BP神经网络模型分析用户的导航模式和行为模式,对已点击项进行预测评分,建立用户主观评价模型和用户偏好档案;然后预测用户对未点击项评分,形成比较稠密的用户预测评分矩阵,采用… … 相似文献

Collaborative filtering(CF) has been widely applied to recommender systems,since it can assist users to discover their favorite items.Simila… … 相似文献

目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法：首先根据网站的层次结构信息改进了传统的相似度计算方法;其次增加了预测缺… … 相似文献

Tag recommendation encourages users to add more tags in bridging the semantic gap between human concept and the features of media object,whi… … 相似文献

Collaborative filtering(CF) is one of the most popular techniques behind the success of recommendation system.It predicts the interest of us… … 相似文献