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The Advantage of Careful Imputation Sources in Sparse Data-Environment of Recommender Systems: Generating Improved SVD-based Recommendations?

机译：推荐系统的稀疏数据环境中小心插补源的优势：生成基于SVD的改进建议？

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来源
《Informatica: An International Journal of Computing and Informatics》 |2013年第1期|共32页
作者
Mustansar Ali Ghazanfar; Adam Prugel;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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1. The Advantage of Careful Imputation Sources in Sparse Data-Environment of Recommender Systems: Generating Improved SVD-based Recommendations? [J] . Mustansar Ali Ghazanfar, Adam Prugel Informatica: An International Journal of Computing and Informatics . 2013,第1期

机译：推荐系统的稀疏数据环境中小心插补源的优势：生成基于SVD的改进建议？
2. Unifying user similarity and social trust to generate powerful recommendations for smart cities using collaborating filtering-based recommender systems [J] . Soft computing: A fusion of foundations, methodologies and applications . 2020,第15期

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3. Predictors of user perceptions of web recommender systems: How the basis for generating experience and search product recommendations affects user responses [J] . Ochi P., Rao S., Takayama L., International journal of human-computer studies . 2010,第8期

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5. Sparsity, robustness, and diversification of recommender systems. [D] . Zhang, Zhuo. 2014

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6. Awareness of the 2009 US Preventive Services Task Force recommended changes in mammography screening guidelines accuracy of awareness sources of knowledge about recommendations and attitudes about updated screening guidelines in women ages 40–49 and 50+ [O] . Marc T Kiviniemi, Jennifer L Hay 2012

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7. USING META-DATA FROM FREE-TEXT USER-GENERATED CONTENT TO IMPROVE PERSONALIZED RECOMMENDATION BY REDUCING SPARSITY [O] . XU XIAOYING 2015

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