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机译:使用上下文感知的可缩放基线预测变量对基于项目的协作过滤器进行规范化
Yantai Univ, Sch Comp & Control Engn, Yantai 264005, Peoples R China;
PetroChina, Res Inst Petr Explorat & Dev, Beijing 100083, Peoples R China;
PetroChina, Res Inst Petr Explorat & Dev, Beijing 100083, Peoples R China;
机译:基于最佳的基于用户和项目的协作过滤方法,以预测Friedreich的共济失调患者的基线数据
机译:通过学习上下文感知的潜在表示来迈向环境感知的协作筛选
机译:使用学位分类标准的基于项目的协作滤波的高效和准确的推荐策略
机译:基于项目的电子商务基准额度的合作过滤和关联规则
机译:精度:上下文信息个性化的基于项目的协作过滤和基于案例的推理的混合。
机译:校正:使用快速精确的双重正则化一类协作过滤进行大规模脱靶识别及其在药物再利用中的应用
机译:基于项目的协作滤波方法在Movielens数据推荐系统中的应用