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  • 基于上下文项目评分分裂的协同过滤推荐

    • 摘要：

      上下文感知推荐系统的主要任务是利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精度和用户满意度.提出了一种基于上下文项目评分分裂的推荐方法.该方法首先

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机科学

    • 在线出版时间：

  • 一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法

    • 摘要：

      由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤,会给用户的个人隐私带来相当大的风险,如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机研究与发展

    • 在线出版时间：

  • 融合类别信息和用户兴趣度的协同过滤推荐算法

    • 摘要：

      协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能感兴趣的项目,是现今最成功、应用最广泛的推荐技术.推荐的准确度受相似性度量方法效果的影响.传统的相

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机科学

    • 在线出版时间：

  • 基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐

    • 摘要：

      协同过滤是目前应用最广泛和最成功的推荐技术之一.然而,目前该技术的发展面临着严重的冷启动和稀疏性问题,降低了其推荐质量,因此提出了一种基于信

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机科学

    • 在线出版时间：

  • 基于用户共现矩阵乘子的分布式协同过滤推荐

    • 摘要：

      随着大数据时代的到来,应用数据量剧增,个性化推荐技术日趋重要.传统的推荐技术直接应用于大数据环境时会面临推荐精度低、推荐时延长以及网络开销大

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机科学

    • 在线出版时间：

  • 基于概率信息抽取模型的Top-k查询

    • 摘要：

      随着数据采集和处理技术的进步,在经济、军事、物流、金融、电信等领域的具体应用中,数据的不确定性普遍存在.不确定性数据的表现形式多种多样,它们

    • 作者：

      何明

    • 刊名：

      计算机研究与发展

    • 在线出版时间：