10.3969/j.issn.1000-3428.2011.20.095
基于多示例学习的对象图像推荐算法
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能.为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法.将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐.实验结果表明,该算法提高了推荐性能.
对象图像推荐、协同推荐、多示例学习、多样性密度函数、组合推荐
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
教育部新世纪优秀人才基金资助项目NCET-07-0693;陕西省教育厅科研基金资助项目2010J K849
2012-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
280-281,284