机译:通过聚集个性因素改善协作过滤中的稀疏性和新用户问题
Univ Isfahan, Fac Comp Engn, Esfahan, Iran;
Univ Isfahan, Fac Comp Engn, Esfahan, Iran;
Univ Isfahan, Fac Comp Engn, Esfahan, Iran;
Recommender systems; Collaborative filtering; User's personality; Clustering;
机译:基于用户聚类和项目聚类的协同过滤推荐算法
机译:缓解基于混合协作过滤的建议的稀疏性的方法:来自用户评论的产品属性
机译:在基于用户的协作过滤中,使用邻里减少减少减少稀疏性和冷启动问题
机译:基于时间因素的聚类用户协同过滤推荐算法
机译:通过发现和纳入用户评论中的用户关注点来增强基于协作过滤的评分预测
机译:对用户评级偏好行为进行建模,以提高基于协作过滤的推荐系统的性能
机译:基于用户的协同过滤建议中缺失值恢复的稀疏度算法⋆