机译:使用协同过滤的评级预测系统的新方法
Department of Computer Applications, Maulana Azad National Institute of Technology, Bhopal, Madhya Pradesh 462003, India;
Department of Computer Applications, Maulana Azad National Institute of Technology, Bhopal, Madhya Pradesh 462003, India;
Department of Computer Applications, Maulana Azad National Institute of Technology, Bhopal, Madhya Pradesh 462003, India;
Recommendation system; E-commerce; Collaborative filtering (CF); Prediction;
机译:估计协作过滤推荐系统中各个收视预测的置信度
机译:通过考虑用户的动态额定变异性,提高协作滤波的额定预测准确性
机译:共同过滤推荐算法集成时间窗口和评级预测
机译:电影推荐系统的收视率预测:协同过滤算法(CFA)与不对称百分比协同过滤算法(DSPCFA)
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:使用正式概念分析的基于项目的基于项目的协作滤波推荐系统的评级预测方法