10.3969/j.issn.1000-3428.2009.21.087
融合多系统用户信息的协同过滤算法
为了提高新用户服务的预测准确率,提出一种融合多系统用户信息的协同过滤算法.该算法通过将多个系统的用户信息融合到低维流形中为用户寻找邻居和推荐项目,并介绍流形学习算法在推荐服务中的应用过程.通过对比实验,结果表明该算法比传统协同过滤算法能更有效、准确地为新用户提供推荐.
局部不变投影、协同过滤、新用户
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
河北省自然科学基金资助项日F2008000877
2010-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
258-260,263