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An Analysis of Probabilistic Methods for Top-N Recommendation in Collaborative Filtering

机译：协同过滤中Top-N推荐的概率方法分析

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Nicola Barbieri;
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年度 2013
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1. Deep Item-based Collaborative Filtering for Top-N Recommendation [J] . Xue Feng, He Xiangnan, Wang Xiang, ACM Transactions on Information Systems . 2019,第3期

机译：用于Top-N推荐的基于项目的深度协作过滤
2. An SVM-based collaborative filtering approach for Top-N web services recommendation [J] . Lifang Ren, Wenjian Wang Future generation computer systems . 2018,第PTa2期

机译：用于Top-N Web服务推荐的基于SVM的协作过滤方法
3. Boolean kernels for collaborative filtering in top-N item recommendation [J] . Polato Mirko, Aiolli Fabio Neurocomputing . 2018,第apra19期

机译：在前N个项目推荐中用于协作过滤的布尔核
4. An Analysis of Probabilistic Methods for Top-N Recommendation in Collaborative Filtering [C] . Nicola Barbieri, Giuseppe Manco European conference on machine learning and knowledge discovery in databases;ECML PKDD 2011 . 2011

机译：协同过滤中Top-N推荐的概率方法分析
5. An author recommendation system using both content-based and collaborative filtering methods. [D] . Rajagopal Archary, Rajasangari. 2011

机译：使用基于内容和协作过滤方法的作者推荐系统。
6. Evaluation of approximate comparison methods on Bloom filters for probabilistic linkage [O] . AP Brown, SM Randall, JH Boyd, 2019

机译：概率联动盛开滤波器近似比较方法的评价
7. Deep Item-based Collaborative Filtering for Top-N Recommendation [O] . Feng Xue, Xiangnan He, Xiang Wang, 2019

机译：基于深度项目的协同滤波，用于TOP-N建议书

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