检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江工商职业技术学院信息工程学院,宁波315012
出 处:《图书情报工作》2010年第14期50-52,125,共4页Library and Information Service
摘 要:如何准确高效地提供给用户需要的信息,是信息推荐研究的核心。提出一种推荐机制——基于信用矩阵的推荐机制,借鉴协同推荐的实现思想,引入一个信用矩阵,在向目标用户推荐时,不是基于最近邻产生推荐,而是基于用户之间的信用产生对目标用户的推荐。在MovieLens上的实验证明,这种算法在预测精度上较传统的推荐算法有很大的提高。How to accurately and effectively provide the information which the user needs, is the core of the information recommendation research. This paper proposes a recommendation mechanism which is based on credit matrix. It uses the collaborative filtering for reference and uses a credit matrix. It recommends the information to users based on the credits among users. The test in the MovieLens proves that this method can obtain a better predictive precision, compared with traditional recommendation algorithm.
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