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• 200 1_ |a 基于社会化标注的个性化推荐算法研究 |A ji yu she hui hua biao zhu de ge xing hua tui jian suan fa yan jiu |f 魏建良著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 171页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第156-171页)

• 330 __ |a 本书对用户协同模型和多兴趣模型算法加以了模拟实现, 构建了相关的模型并给出针对具体模型的推荐。在此基础上, 结合用户参与评分的方法对算法的推荐效果进行了评价。结果发现, 基于用户协同模型的算法要略优于现有的基于用户自身标签的算法, 而基于多兴趣模型的推荐则要明显好于上述两种算法, 原因可能是多兴趣模型中的子兴趣保持了资源主题的单一性, 从而有助于找到更为相关的资源。

• 606 0_ |a 聚类分析 |A ju lei fen xi |x 分析方法 |x 研究

• 690 __ |a O212.4-34 |v 5

• 690 __ |a O212.4 |v 4

• 701 _0 |a 魏建良 |A wei jian liang |4 著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20200911

• 905 __ |a LIB |d O212.4/32