中图分类
执行
    会议名称
    执行
    中文(共190篇) 外文(共0篇)
    排序:
    导出 保存至文件
    [会议]   符长虹   杨帆   林琛   洪文兴        福建省系统工程学会2010年理事会暨学术年会        2010年      共 11 页
    摘要 : 本文提出了一种新的组合推荐系统框架,该框架采用岭回归分析方法对各独立推荐系统产生的商品推荐列表进行加权组合,最后给出合理的商品推荐列表。介绍了这个框架的实现过程,并将此组合推荐系统应用于MovieLens标准数据集,与其他典型的组合推荐系统... 展开
    关键词 : 推荐系统   组合推荐   岭回归  

    [会议]   殷乐   崔伟   李晓庆        第22届全球华人计算机教育应用大会        2018年      共 5 页
    摘要 : 随着中高考的选科模式的开展,学生的自主选择科目将影响着未来中高考的结果与学生未来.那么如何选择考生合适的学科,发挥自己的成绩优势又兼顾兴趣爱好,正确选科一直是学生家长和学校为之困扰的难题.智慧推荐系统结合北京某区学生成绩、学生学习行为等... 展开

    [会议]   谢幸        2019中国大数据技术大会        2019年      共 30 页
    摘要 : A kind of semantic network,where node indicates entity orconcept,edge indicates the semantic relation betweenentity/concept. Knowledge graph expands the amount of information of each item and strengthens the connection between th... 展开
    关键词 : 推荐系统   知识图谱   机器学习  

    [会议]   董振华        2019中国大数据技术大会        2019年      共 29 页
    摘要 : 文章概述推荐系统的偏置挑战,着重探讨基于反事实学习的推荐系统技术。即构建并学习未观测样本;修正已观测样本,使其分布接近于目标样本;对“未观测样本”和“已观测样本”联合学习;对“无偏数据”和“有偏数据”联合学习。

    [会议]   梁莘燊   刘莹        第六届(2011)中国管理学年会        2011年      共 12 页
    摘要 : 随着互联网上信息的迅猛增长,在学术界和工业界,推荐系统的研究和应用越来越受到科研人员的重视。它提供了一种主动向用户提供个性化信息的方法。在学术文献推荐领域,现有的推荐算法往往基于文献内容或者被引用频率进行推荐计算。然而,这些办法都... 展开

    [会议]   王琳   马军   衣英楠        2004年全国计算机体系结构学术会议        2004年      共 3 页
    摘要 : 本文对基于规则、基于内容过滤以及协同过滤三类推荐系统的原理、关键技术、实现和优缺点进行了分析和研究.并在此基础上分析了两个具有代表性的系统的实现和优缺点.
    关键词 : 推荐系统   信息过滤   协同过滤  

    [会议]   刘思喆        2015第六届中国数据库技术大会(DTCC)        2015年      共 34 页
    摘要 : 简述了京东推荐产品,通用模型的应用,离线CTR预测实例,实验与监控京东推荐产品,推荐系统的价值,挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,用户需求不明确时提供参考,满足用户的好奇心。

    [会议]   张相於        2016第七届中国数据库技术大会        2016年      共 28 页
    摘要 : 推荐系统架构是水到渠成,不是祀人忧天,避免拿来主义,探索自身特点,不要怕混乱,混乱代表空间,快速生长,逐步重构。

    [会议]   刘建国        2015第十一届中国网络科学论坛        2015年      共 14 页
    摘要 : 在线用户兴趣演化实证分析,网络节点重要性识别,推荐系统中的相似性稳定性分析,节点重要性度量,推荐系统中的相似性稳定性分析网络结构动态演化,因此基于用户-产品二部分网络结构的相似性度量也动态演化.

    [会议]   骆正清   郑涛        第十三届(2018)中国管理学年会        2018年      共 6 页
    摘要 : 本文提出一种基于标签聚类的协同过滤推荐算法,通过构造用户—标签相关性矩阵,获得用户的兴趣爱好;然后对K-means聚类算法进行改进,获得具有相同兴趣爱好的用户簇;最后在与目标用户相匹配的用户簇中寻找最近邻居集合,产生推荐.实验结果表明,与基于用户... 展开

    研究趋势
    相关热图
    学科分类