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郑剑; 王啸乾;
江西理工大学 信息工程学院 江西 赣州341000;
推荐系统; 矩阵分解; 标签相似度; 差分隐私; 隐私保护;
机译:具有用户信任相似度的概率矩阵分解推荐算法
机译:改进基于差分隐私保护的协同过滤推荐算法
机译:隐私增强矩阵分解,用于具有本地差分隐私的推荐
机译:IU-PMF:融合项目相似度和用户相似度的概率矩阵分解模型
机译:使用文本挖掘和相似度度量的神圣文本之间的自动相似度检测引擎
机译:通过正则化非负矩阵分解来预测稀疏标签PPI网络中的蛋白质功能特性
机译:基于信任相关程度和矩阵分解的个性化推荐算法
机译:基于相似度量的自动配准融合方案在牙科成像中的应用。
机译:基于电子内容之间相似度的增强推荐算法
机译:基于电子内容相似度的增强推荐算法
机译:基于融合单调矩阵分解的全帧图像处理
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