李申展
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中南民族大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 推荐引擎中的稀疏性问题研究
- 推荐引擎通过为用户推送感兴趣的信息,应用机器学习知识为用户提供个性化推荐。在推荐引擎中,协同过滤是一种最为常见的个性化推荐技术,在推荐领域中应用比较广泛,已经成为了该领域非常重要的方法。然而现有的协同过滤算法普遍存在着一...
- 李申展
- 关键词：推荐引擎协同过滤数据稀疏性奇异值分解
- 文献传递
- 协同过滤中相似度计算的一种改进尝试被引量：1
- 2012年
- 协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中。协同过滤中的核心问题是相似度的计算,本文在介绍传统相似度计算方法的基础上,提出一种新的计算方法,以基于物品为例进行了实验,实验证明该方法在推荐精度上得到一定程度的提高。
- 李申展
- 关键词：协同过滤相似度计算
- 个性化推荐系统中用户兴趣模型的研究被引量：1
- 2011年
- 针对现有用户兴趣模型在模型建立和更新阶段的缺陷,文章设计了一种基于用户浏览内容和浏览行为的隐式自反馈用户兴趣模型。采用短期和长期兴趣来建立和表达用户兴趣,并采用基于时间窗口机制来更新短期兴趣,时间遗忘机制来更新长期兴趣。同时发现用户的关联兴趣,克服单集模式下的不足,更加全面的反映用户的多方面兴趣。
- 吴泓润许斐李申展
- 关键词：个性化推荐用户兴趣模型隐式反馈
