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The rising safety concerns of deep recommender systems
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作者 Huawei Shen Yuanhao Liu +2 位作者 Kaike Zhang Qi Cao Xueqi Cheng 《The Innovation》 2025年第10期17-18,共2页
INTRODUCTION.Recommender systems(RSs)have become essential tools for managing the exponential growth of information available online.By analyzing user behavior patterns and inferring user preferences,these systems sig... INTRODUCTION.Recommender systems(RSs)have become essential tools for managing the exponential growth of information available online.By analyzing user behavior patterns and inferring user preferences,these systems significantly enhance user experience by providing personalized recommendations.RSs are applied across diverse domains,from e-commerce platforms to content streaming ser-vices,achieving remarkable improvements in user engagement,customer satisfaction,and business performance. 展开更多
关键词 analyzing user behavior patterns recommender systems content streaming personalized recommendationsrss safety concerns user behavior personalization enhance user experience
原文传递
基于模糊兴趣模型的个性化推荐算法 被引量:11
2
作者 唐灿 朱征宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期166-168,共3页
论文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对个性化的本质特点,结合模糊数学的知识,提出了一种个性化模糊兴趣模型,并建立一对应的推荐算法。实验表明,该模型有着简单,方便,快速推荐的特点。
关键词 个性化 模糊兴趣模型 推荐系统
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一个面向新兴趣点发现的模糊兴趣挖掘算法 被引量:4
3
作者 唐灿 唐亮贵 刘波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期204-206,共3页
本文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对其难以发现新的用户兴趣点的不足,提出了一种面向新兴趣点发现的协作算法,建立了包括新兴趣点的多商品模糊兴趣模型。实验表明,该模型比现有模型更优。
关键词 个性化 模糊兴趣模型 推荐系统 新兴趣点
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基于模糊聚类和模糊模式识别的数字图书馆个性化推荐研究 被引量:9
4
作者 王敏 嵇绍春 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2016年第4期52-56,共5页
为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基... 为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 数字图书馆 个性化 推荐系统 模糊聚类 模糊识别
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基于隐性反馈的自适应推荐系统研究 被引量:4
5
作者 李晓昀 余颖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第16期270-272,275,共4页
介绍个性化自适应推荐系统的整体架构与设计方法。阐述用户兴趣模型的建立,包括对用户个性化信息的收集、精炼处理、模糊语意处理、解模糊化及满意度计算。引入模糊自适应共振理论网络进行项目聚类分析,并进行推荐处理,实现自适应推荐... 介绍个性化自适应推荐系统的整体架构与设计方法。阐述用户兴趣模型的建立,包括对用户个性化信息的收集、精炼处理、模糊语意处理、解模糊化及满意度计算。引入模糊自适应共振理论网络进行项目聚类分析,并进行推荐处理,实现自适应推荐服务。实验结果表明,系统对用户兴趣判断比较准确,能及时掌握用户兴趣偏移,推荐效果良好,且基本稳定。 展开更多
关键词 推荐系统 个性化 隐性反馈 模糊语意 自适应
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一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统实现方法 被引量:4
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作者 何英 何丹 聂承启 《计算机与现代化》 2008年第7期36-39,共4页
为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框... 为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框架结构的实现流程。结果表明,本推荐策略可以进行有效的个性化信息推荐,提高个性化信息推荐的效率。 展开更多
关键词 WEB使用挖掘 个性化信息推荐 顺序模式 KP混合聚类遗传算法
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个性化推荐推荐系统中基于WEB的挖掘 被引量:1
7
作者 汪彦红 杨波 胡玉鹏 《计算机系统应用》 2011年第10期67-70,119,共5页
Internet的普及和应用带来了WEB上的信息爆炸,如何基于WEB挖掘技术设计有效的信息推荐算法和推荐系统成为当前的研究热点。开发了一种基于WEB使用的推荐系统WRS(Web Recommendation System),在该系统中,提出了一种利用图形分割技术聚类... Internet的普及和应用带来了WEB上的信息爆炸,如何基于WEB挖掘技术设计有效的信息推荐算法和推荐系统成为当前的研究热点。开发了一种基于WEB使用的推荐系统WRS(Web Recommendation System),在该系统中,提出了一种利用图形分割技术聚类用户访问模式的算法,并采用最长公共子序列算法对用户目前的行为进行识别。理论分析和实验结果表明,改进后的模型在推荐质量上有了较大提高。 展开更多
关键词 个性化推荐系统 WEB使用挖掘 访问模式挖掘
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融入争议项的协同过滤推荐方法
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作者 徐莹 陶虎成 《微型电脑应用》 2017年第1期15-19,共5页
通过对争议项的判定与选择,过滤出在用户群中争议最大,同时目标用户对其接受概率较高的物品增加到待推荐物品中去,从而增大了处于长尾位置物品被推荐的概率。在适度降低推荐结果精确度的前提下,通过扩大推荐结果的覆盖率增强了推荐结果... 通过对争议项的判定与选择,过滤出在用户群中争议最大,同时目标用户对其接受概率较高的物品增加到待推荐物品中去,从而增大了处于长尾位置物品被推荐的概率。在适度降低推荐结果精确度的前提下,通过扩大推荐结果的覆盖率增强了推荐结果的新颖性,提高用户对推荐结果的惊喜度。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 模糊不确定性 个性化服务
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融入争议项目的协同过滤推荐方法
9
作者 徐莹 陶虎成 《微型电脑应用》 2016年第9期28-31,共4页
通过对争议项的判定与选择,过滤出在用户群中争议最大,同时目标用户对其接受概率较高的物品增加到待推荐物品中去,从而增大了处于长尾位置物品被推荐的几率。在适度降低推荐结果精确度的前提下,通过扩大推荐结果的覆盖率增强了推荐结果... 通过对争议项的判定与选择,过滤出在用户群中争议最大,同时目标用户对其接受概率较高的物品增加到待推荐物品中去,从而增大了处于长尾位置物品被推荐的几率。在适度降低推荐结果精确度的前提下,通过扩大推荐结果的覆盖率增强了推荐结果的新颖性,提高用户对推荐结果的惊喜度。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 模糊不确定性 个性化服务
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