搜索到141篇“ 邻域模型“的相关文章
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- 林博文
- 一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法
- 本发明公开了一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法，涉及用户推荐技术领域，包括构建UTagUser‑CF算法与TagMF算法，根据构建出的UTagUser‑CF算法与TagMF算法进行构建UTagUser‑Ta...
- 周宗涛陈绍纬林子雨
- 基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法研究
- 在信息丰富的互联网时代,用户面临着严重的信息过载现象。基于推荐算法实现的推荐系统可以为用户提供个性化推荐,从而解决此现象。目前,推荐系统已经在大多数领域中使用,与我们的日常生活紧密相关,因此对推荐算法的研究非常有意义。协...
- 陈绍纬
- 关键词：协同过滤邻域模型矩阵分解
- 粗糙集及其邻域模型的属性约简加速算法研究
- 随着计算机技术的迅速发展，数据呈现爆炸式增长，不确定性数据的智能分析日益成为当前的关键科学难题。粗糙集是一种处理不确定、不精确和不完整数据的数学工具，其仅利用数据集本身提供的信息，无需先验知识，在处理信息方面存在很大的发...
- 李文华
- 关键词：属性约简算法粗糙集理论
- Top-k缺失填补的全局化邻域模型
- 2019年
- 针对全局化邻域模型中,Top-k最相似的部分物品或用户没有出现在模型里的情形,提出了Top-k缺失填补的全局化邻域模型。该模型仅在全局化邻域模型的基础上增加了一个线性项,算法的时间和空间的复杂度同全局化邻域模型相当,但精度接近SVD模型。此外,这种改进(增加一个线性项)可看成对全局化邻域模型的一种补偿,拓宽了模型扩展的思路。
- 吴果林吴果林黎丽胡建
- 关键词：协同过滤邻域模型
- 基于邻域模型的协同过滤推荐算法的硬件加速器和方法
- 本发明公开了一种基于邻域模型的协同过滤推荐算法的硬件加速器，包括训练加速器结构和预测加速器结构，所述训练加速器结构，用于邻域模型的协同过滤推荐算法训练阶段的加速，所述预测加速器结构，用于邻域模型的协同过滤推荐算法预测阶段...
- 周学海王超马翔李曦陈香兰
- 容差邻域模型及其在目标遮挡的场景图像中的应用
- 大数据处理技术的迅速发展，极大的改变了人们的生活习惯、工作方式和思维模式。专家和学者们也认识到海量数据分析和处理的广阔前景，并希望能够从中得到有用的信息。大数据往往具有不确定、维数大和不完备等特点，而粗糙集作为处理不确定...
- 罗豪
- 关键词：图像数据库数据挖掘
- 融合邻域模型与矩阵分解模型的推荐算法被引量：1
- 2016年
- 协同过滤推荐算法是目前构建推荐系统最为成功的算法之一,它利用已知的一组用户对物品喜好数据来对推测用户对其他物品的喜好,其中,能够直接刻画用户与项目潜在特征的矩阵分解模型和通过分析物品或者项目间相似度的邻域模型是研究的热点.针对这两个模型存在的不足,提出了一种将邻域模型与矩阵分解模型有效结合的方法,进而构建了一个改进的协同过滤推荐算法,提高了预测准确性.实验结果验证了改进算法的正确性与有效性.
- 张航叶东毅
- 关键词：推荐系统协同过滤邻域模型
- 基于邻域模型的多标记学习
- 多标记学习是一类复杂的决策任务，同一个对象可能同时属于多个类别。此类仟务在文本分类、图像识別、基因功能分析等领域广泛存在，是当前国际机器学习领域研究的热点问题之一。多标记学习的研究主要围绕降低特征空间和标记空间的复杂性，...
- 段洁
- 关键词：多标记学习邻域粗糙集
- 基于邻域模型的协同过滤推荐算法的硬件加速系统设计与实现
- 在推荐算法领域，基于邻域模型的协同过滤(Collaborative Filtering，CF)推荐算法是一类较为经典成熟的算法，广泛的应用于当今各式各类的推荐系统中。随着大数据时代的来临，数据规模在飞速增长，基于邻域模型...
- 马翔
- 关键词：邻域模型协同过滤低功耗设计现场可编程门阵列
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- 叶东毅
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- 研究主题：粗糙集 属性约简 数据挖掘 属性约简算法 神经网络
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- 马明辉
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