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韩勇; 宁连举; 郑小林; 林炜华; 孙中原;
北京邮电大学经济管理学院,北京 100876;
浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州 310058;
推荐系统; 隐式反馈; 物品曝光度; 用户影响力; 概率矩阵分解;
机译:基于社交互动因子的社交网络推荐的增强社会矩阵分解模型
机译:基于主题情感的基于矩阵分解的在线社交网络好友推荐方法
机译:将社交网络信息与概率矩阵分解相结合以增强推荐性能
机译:基于主题的社区基于社区的朋友推荐,通过联合非负矩阵分解在线社交网络中的朋友推荐
机译:基于用户以信息为中心的社交网络的个性化推荐。
机译:具有局部关注和概率矩阵分解的社交网络推荐系统
机译:具有物品辅助信息的自我关注机制卷积神经网络的概率矩阵分解推荐
机译:信息和推荐:如何做到这一点。第一卷,第四部分,操作信息和推荐中心
机译:在基于个人通信信息的社交网络系统中进行推荐的方法和包含该推荐方法的社交网络系统
机译:基于矩阵分解的分摊推荐用户隐私保护推荐方法及系统
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