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Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering

机译：应用关联检索技术缓解协同过滤中的稀疏性问题

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Artificial Intelligence Lab, Department of MIS, University of Arizona

机译：亚利桑那大学MIS系人工智能实验室

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作者
Huang Zan; Chen Hsinchun; Zeng Daniel;
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作者单位

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年度 2004
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1. Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering [J] . ZAN HUANG, HSINCHUN CHEN, DANIEL ZENG ACM Transactions on Information Systems . 2004,第1期

机译：应用关联检索技术缓解协同过滤中的稀疏性问题
2. ALLEVIATING THE SPARSITY PROBLEM OF COLLABORATIVE FILTERING USING AN EFFICIENT ITERATIVE CLUSTERED PREDICTION TECHNIQUE [J] . AMIRA ABDELWAHAB, HIROO SEKIYA, IKUO MATSUBA, International Journal of Information Technology & Decision Making . 2012,第1期

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3. ALLEVIATING THE SPARSITY PROBLEM OF COLLABORATIVE FILTERING USING AN EFFICIENT ITERATIVE CLUSTERED PREDICTION TECHNIQUE [J] . AMIRA ABDELWAHAB* HIROO SEKIYAIKUO MATSUBA YASUO HORIUCHI and SHINGO KUROIWA International Journal of Information Technology & Decision Making . 2012,第1期

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4. Merging Attribute Characteristics in Collaborative Filtering to Alleviate Data Sparsity and Cold Start [C] . Peng Yu Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference . 2019

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5. Investigation of the Effectiveness of Applying Information Retrieval Techniques to Text-based Image Retrieval Methods [D] . Zheng, Shaochen. 2016

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7. Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering [O] . Zan Huang, Hsinchun Chen, Daniel Zeng 2004

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