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【2h】

A collaborative filtering framework based on both local user similarity and global user similarity

机译：基于本地用户相似性和全局用户相似性的协同过滤框架

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作者
Heng Luo; Changyong Niu; Ruimin Shen; Carsten Ullrich;
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年度 2008
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1. A collaborative filtering framework based on both local user similarity and global user similarity [J] . Heng Luo, Changyong Niu, Ruimin Shen, Machine Learning . 2008,第3期

机译：基于本地用户相似度和全局用户相似度的协作过滤框架
2. Similarity of users' (content-based) preference models for Collaborative filtering in few ratings scenario [J] . Alan Eckhardt Expert Systems with Application . 2012,第14期

机译：用户（基于内容的）首选项模型在少数评级情况下进行协作过滤的相似性
3. An enhanced users' similarity computation utilising one-class collaborative filtering [J] . Saman Izadpanah, S. Kami Makki International Journal of Big Data Intelligence . 2016,第4期

机译：利用一类协作过滤增强的用户相似度计算
4. A Collaborative Filtering Framework Based on Both Local User Similarity and Global UserSimilarity [C] . Heng Luo, Changyong Niu, Ruimin Shen, European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases;ECML PKDD 2008 . 2008

机译：基于本地用户相似度和全局用户相似度的协同过滤框架
5. Naive Bayes and similarity based methods for identifying computer users using keystroke patterns. [D] . Joshi, Shrijit S. 2009

机译：朴素贝叶斯和基于相似度的使用击键模式识别计算机用户的方法。
6. Measuring User Similarity Using Electric Circuit Analysis: Application to Collaborative Filtering [O] . Joonhyuk Yang, Jinwook Kim, Wonjoon Kim, -1

机译：衡量用户对使用相似的电路分析：应用协同过滤
7. Unifying user-based and item-based collaborative filtering approaches by similarity fusion [O] . Jun Wang, Arjen P. De Vries, Marcel J. T. Reinders 2006

机译：通过相似性融合统一基于用户和基于项目的协同过滤方法

A collaborative filtering framework based on both local user similarity and global user similarity

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