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【2h】

Using Tags for Measuring the Semantic Similarity of Users to Enhance Collaborative Filtering Recommender Systems

机译：使用标签测量用户的语义相似性，以增强协作过滤推荐系统

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作者
Ayman S. Ghabayen; Shahrul Azman Mohd Noah;
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年度 2017
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1. Use of Semantic Similarity and Web Usage Mining to Alleviate the Drawbacks of User-Based Collaborative Filtering Recommender Systems [J] . Reza Samizadeh, Babak Ghelichkhani International Journal of Industrial Engineering & Production Research . 2010,第3期

机译：使用语义相似性和Web使用率挖掘来减轻基于用户的协作过滤推荐系统的弊端
2. EMUCF: Enhanced multistage user-based collaborative filtering through non-linear similarity for recommendation systems [J] . Jain Ankush, Nagar Surendra, Singh Pramod Kumar, Expert Systems with Application . 2020,第Deca期

机译：emucf：通过推荐系统的非线性相似性增强基于多级用户的协作滤波
3. 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

机译：统一用户相似性和社交信任，使用基于合作的筛选推荐系统为智能城市生成强大的建议
4. Using genetic algorithms for measuring the similarity values between users in collaborative filtering recommender systems [C] . Bushra Alhijawi, Yousef Kilani IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science . 2016

机译：在协作过滤推荐系统中使用遗传算法测量用户之间的相似度值
5. An intelligent and adaptive news recommender system using modified collaborative filtering for user profiling. [D] . Monga, Gurdeep. 2006

机译：一种智能的自适应新闻推荐系统，使用改进的协作过滤进行用户配置。
6. Modeling user rating preference behavior to improve the performance of the collaborative filtering based recommender systems [O] . Mubbashir Ayub, Mustansar Ali Ghazanfar, Zahid Mehmood, 2012

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
7. Measures of similarity in Memory-Based collaborative filtering recommender system [O] . Stephen, S.C., Xie, H., Rai, S. 2017

机译：基于内存的协作过滤推荐器系统中的相似性度量

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