内容提供者
基于用户标签和信任关系的协同过滤推荐算法研究.pptx
2024-10-04
20金币
4.7MB
30页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于用户标签和信任关系的协同过滤推荐算法研究.pptx
基于用户标签和信任关系的协同过滤推荐算法研究目录添加目录项标题引言研究背景研究意义研究目的用户标签和信任关系用户标签定义与获取信任关系的定义与计算用户标签和信任关系的关联性分析协同过滤推荐算法概述协同过滤推荐算法分类传统协同过滤推荐算法原理基于用户标签和信任关系的协同过滤推荐算法原理基于用户标签和信任关系的协同过滤推荐算法实现数据预处理用户标签和信任关系的计算与融合推荐列表生成与排序推荐结果评估与优化实验与分析实验数据集与环境配置实验方法与评价指标实验结果对比与分析结果讨论与改进方向结论与展望研究成果总结
2024-10-04
20
4.7MB
基于信任关系和时间衰减效应的协同过滤推荐算法.pptx
,目录PartOnePartTwo协同过滤推荐算法的定义和原理传统协同过滤推荐算法的优缺点PartThree信任关系的定义和测量基于信任关系的推荐算法原理基于信任关系的推荐算法的优缺点PartFour时间衰减效应的定义和原理基于时间衰减效应的推荐算法原理基于时间衰减效应的推荐算法的优缺点PartFive算法原理和实现过程算法的优缺点和改进方向算法的应用场景和案例分析PartSix与传统协同过滤推荐算法的比较与基于内容的推荐算法的比较与深度学习推荐算法的比较PartSeven基于社交网络的推荐算法研究基于强
2024-10-05
20
4.4MB
基于标签和评分联合学习的协同过滤推荐算法研究.docx
基于标签和评分联合学习的协同过滤推荐算法研究随着互联网的普及，人们接受和获取的信息愈来愈多，推荐算法作为信息过滤和信息推荐的重要手段，在多个领域得到广泛应用。其中，协同过滤算法是一种流行的推荐算法，其基本原理是根据用户的历史行为数据，找到相似的用户或物品，然后将这些相似的用户或物品作为推荐的依据。由于协同过滤算法具有良好的可扩展性和准确性，得到了广泛应用。在传统的协同过滤算法中，通常只考虑用户的行为数据，比如用户的购买历史、浏览历史或评分历史等，这些数据往往只能反映用户的需求或兴趣。然而，在实际应用中，用
2024-10-25
5
10KB
基于用户信任的协同推荐算法研究与分析.docx
基于用户信任的协同推荐算法研究与分析基于用户信任的协同推荐算法研究与分析摘要：随着互联网的迅速发展和智能技术的不断提升，个性化推荐系统成为了互联网应用中不可或缺的一部分。协同过滤作为一种常用的推荐算法，受到了广泛关注和研究。然而，传统的协同过滤算法忽视了用户之间的信任关系，导致推荐效果不佳。因此，基于用户信任的协同推荐算法应运而生。本文将深入分析该算法的原理和应用，并对其进行详细的研究与讨论。通过实验结果表明，基于用户信任的协同推荐算法在提高推荐准确率方面具有很大的优势，可以有效弥补传统协同过滤算法的不足
2024-10-30
5
10KB
基于标签分类的协同过滤推荐算法.docx
基于标签分类的协同过滤推荐算法基于标签分类的协同过滤推荐算法摘要：随着互联网的发展，用户在互联网上的行为越来越丰富，个性化推荐成为了提升用户体验的重要手段之一。协同过滤是一种有效的个性化推荐算法，通过分析用户的历史行为和与其他用户的行为相似性，来预测用户对未知物品的兴趣度。本文提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法，通过将用户行为中使用的标签信息作为特征，将用户和物品通过标签分类建立关联，从而提升协同过滤推荐的准确度和召回率。关键词：个性化推荐，协同过滤，标签分类1.引言随着互联网和社交网络的快速发展，
2024-11-02
5
11KB