全部 学问词条 学问文献 评分预测 相关学问

推荐系统中的评分预测功能是指通过已知的用户历史评分记录来预测未知的用户评分值,它可以广泛应用在电子商务、旅游、社交等领域,具有非常可观的应用前景和研究价值。但是,现有的评分预测模型面临着缺少标注评分数据、长尾分布等问题,导致预测精度低下,难以满足推荐系统发展的需要。因此,提高评分...[详细]

燕山大学 博士论文 2020年 下载次数(266) | 被引次数(0)

随着移动互联时代的到来,人们的消费习惯和信息获取途径正在发生翻天覆地的变化。推荐系统作为筛选个性化信息的有效手段,正越来越受到电子商务和信息门户网站的关注。然而,伴随着信息多样化程度和推荐任务规模的快速增长,推荐系统的发展面临诸多亟待解决的关键科学问题和技术挑战。本论文主要关注现...[详细]

大连理工大学 博士论文 2018年 下载次数(345) | 被引次数(1)

智能化时代已经到来,铺天盖地的信息让人无所适从,如何准确定位自己感兴趣的信息显得尤为关键。在此背景下,推荐系统应运而生,它很好地帮助用户解决了信息过载的问题。评分预测是推荐系统的一个重要且有意义的研究领域,它通过预测用户对物品的评分给用户推荐物品。但是由于评分数据的稀疏,导致很多...[详细]

华东师范大学 硕士论文 2019年 下载次数(127) | 被引次数(1)

近年来,随着互联网和电子商务的蓬勃发展,信息过载成为互联网用户的一大困扰,为了解决信息过载问题而催生的信息推荐系统可以通过对用户和内容的双向过滤来解决这一问题,将能够匹配用户兴趣的内容列表展现给特定用户。信息推荐要解决的主要问题在于根据用户/商品的属性和用户在推荐系统中的历史反馈...[详细]

北京邮电大学 博士论文 2018年 下载次数(410) | 被引次数(5)

推荐系统的出现缓解了信息过载所带来的一系列不便问题,为用户提供精准的信息推荐。但是数据稀疏性、冷启动等问题仍然对推荐系统的性能产生了极大的限制。随着新热点深度学习技术的崛起,文本处理技术也迎来了新突破。研究人员开始利用文本处理技术将评论文本向量化表示并利用评论文本的信息实现推荐,...[详细]

江苏大学 硕士论文 2021年 下载次数(5) | 被引次数(0)

近几年来,评分预测作为推荐算法的关键性任务而受到广泛关注。通常情况下,由于推荐算法是从大规模用户-项目交互信息(评分)中分析获取特定用户可能感兴趣的项目,所以评分预测任务的准确性将直接影响模型的推荐效果。但由于现有的评分预测算法在面对庞大的交互数据时往往只会调用其中很小的一部分,...[详细]

新疆大学 硕士论文 2021年 下载次数(18) | 被引次数(0)

随着信息时代的高速发展,近年来,海量的用户行为数据创造了巨大的财富,分析用户的行为也成为最有价值的研究之一。在电子商务以及互联网中,推荐系统旨在帮助用户可以快速、准确的从海量信息中找出对自己有用的那一部分,得益于学术界对推荐技术的不断研究,推荐系统也由最初的协同过滤算法发展成为融...[详细]

重庆邮电大学 硕士论文 2018年 下载次数(39) | 被引次数(0)

随着社会化商务的普及,用户在使用电子商务的过程中会持续产生评论、评分等体现商品特征、用户偏好的信息。整合各个电子商务平台中的评论信息,并且利用这些评论信息进行评分预测是智能推荐领域的研究热点。为了实现跨电子商务平台的评分预测以及提高评分预测的精确度,论文做了以下三方面的研究。设计...[详细]

桂林电子科技大学 硕士论文 2019年 下载次数(114) | 被引次数(0)

随着互联网的高速发展,人们越来越习惯于在互联网上表达自己的看法、观点及情感,也越来越习惯于从别人发布的信息中获取信息,形成了一个广大用户主导的互联网模式。社会媒体就是在这样一个环境下发展起来的。社会媒体,是指人们用来创作、分享、交流意见、观点及经验的虚拟社区或网络平台。人们越来越...[详细]

北京邮电大学 硕士论文 2017年 下载次数(126) | 被引次数(1)

随着互联网技术的迅猛发展,信息过载问题越来越突出地呈现在人们面前。推荐系统作为一种重要的信息过滤手段,能够把用户需要的信息智能地呈现到人们面前,为人们提供个性化的服务,是解决信息过载的有效工具。基于信任的推荐系统有效地克服了传统协同过滤推荐系统固有的数据稀疏和冷启动等问题,成为了...[详细]

华中科技大学 硕士论文 2015年 下载次数(51) | 被引次数(0)