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检索条件："关键词=稀疏线性模型 "
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基于局部模型加权融合的Top-N电影推荐算法被引量：4
《计算机科学》2018年第B11期439-444,共6页汤颖 孙康高 秦绪佳 周建美 
国家自然科学基金(71571160;61672462)资助
为了解决传统推荐算法使用单一模型无法准确捕获用户偏好的问题,将稀疏线性模型作为基本推荐模型,提出了基于用户聚类的局部模型加权融合算法来实现电影的Top-N个性化推荐。同时,为了实现用户聚类,文中利用LDA主题模型和电影的文本内容...
关键词：推荐系统 模型融合 稀疏线性模型 主题模型 
基于局部模型融合的交互式电影推荐系统被引量：1
《数据与计算发展前沿》2021年第4期54-69,共16页王攸妍 孙康高 汤颖 
国家自然科学基金面上项目(61972355);浙江省公益技术研究计划(LGG19F020012)。
【目的】设计并实现一个交互式可视推荐系统,帮助用户理解推荐结果的产生原因,提高使用体验以及对推荐系统的信任。【方法】从用户历史观影标签集合中提取用户偏好特征,通过LDA模型基于此特征对用户进行聚类,并利用SLIM模型对不同用户...
关键词：模型融合 稀疏线性模型 主题模型 用户画像 交互式推荐 
基于线性稀疏模型和iHMM的群体异常事件检测
《软件导刊》2017年第3期1-3,共3页司莉莉 郭春生 
国家自然科学基金项目(61372157)
在群体异常检测中,人群特征感知主要提取个体的群体特性。提出了基于群特征的稀疏线性模型和无限隐马尔可夫(SLM-iHMM)方法检测人群异常事件。该方法通过统计模型整合空间和时间因素,基于SLM提取空间线索,从而在空间域中建立用于群特征...
关键词：稀疏线性模型 空时因素 群体异常检测 
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