机译:为什么协同过滤有效?通过分析二元随机图进行基于交易的推荐模型验证和选择
Department of Supply Chain and Information Systems, Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania 16802;
Department of Management Information Systems, University of Arizona, Tucson, Arizona 85721 and Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
recommendation algorithm; random graph analysis; collaborative filtering; bipartite graph;
机译:通过使用基于协作过滤和社交网络中的相互信任的建议系统的隐私保留功能选择
机译:指数,图表和零模型:分析两方生态网络
机译:时间和项目影响者在使用基于图的模型的协同过滤建议中的影响
机译:基于加权二部图和协同过滤的混合推荐模型
机译:基于协作过滤基于组的推荐器系统中的组建模,推荐和评估
机译:基于情感信息和协作筛选的推荐系统建模
机译:指数,图形和空模型:分析二分生态网络