广东省自然科学基金(S2012040007883)
- 作品数：5 被引量：11H指数：3
- 相关作者：艾丹祥杨君莫赞蔡桂青汪会玲更多>>
- 相关机构：广东工业大学暨南大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 一种基于项目的多维信息推荐新方法
- 2014年
- 文章首先介绍了信息推荐发展的新趋势及与之相关的传统信息推荐理论知识,然后构建了一个基于项目的多维信息推荐模型,研制了一种基于项目的多维信息推荐算法,最后通过实验研究的方法验证了模型的可行性以及新算法的高效性与优越性。
- 杨君莫赞艾丹祥
- 关键词：协同过滤信息推荐
- 一种基于输出情景化的多维信息推荐新方法研究被引量：4
- 2014年
- 多维信息推荐是目前信息推荐领域中的一项新技术,能动态获取用户在不同情景下的兴趣变化,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。本文介绍了多维信息推荐的相关知识,提出了输出情景化这一新的概念,构建了基于输出情景化的多维信息推荐系统模型,研制出基于输出情景化的多维信息推荐算法,并通过实验研究方法验证了所提出的多维信息推荐算法的高效性与优越性。
- 杨君汪会玲艾丹祥
- 关键词：情景
- 面向C2C电子商务平台的三维个性化推荐方法研究被引量：1
- 2013年
- 定义C2C电子商务平台中不同于B2C平台的三维推荐空间和推荐问题,并针对该问题提出一种三维个性化推荐方法。该方法对传统二维协同过滤方法和基于内容推荐的方法进行混合和扩展。首先利用卖家特征属性计算卖家相似度,并基于销售关系和卖家相似度对三维评分数据集进行填补,以解决评分数据的稀疏问题,再利用填补后的评分数据计算买家相似度,获取最近邻并预测未知评分。实验证明,该方法能较好地解决C2C平台中的个性化推荐问题,在形成卖家和商品组合推荐时具有较好的性能。
- 艾丹祥左晖杨君
- 关键词：协同过滤个性化推荐
- 基于降维的输入情景化多维信息推荐研究被引量：3
- 2013年
- 多维信息推荐在推荐的过程中考虑情景因素对用户行为的影响,动态捕捉用户兴趣在不同情景下的变化,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。文章分析多维信息推荐的相关内容,提出了输入情景化这一新的概念,构建了基于降维的输入情景化多维信息推荐系统模型,研究了基于降维的输入情景化多维信息推荐算法,并通过实验研究的方法验证了新算法的高效性与优越性。
- 杨君莫赞艾丹祥蔡桂青
- 关键词：降维
- 基于推荐函数情景化的多维信息推荐研究被引量：5
- 2014年
- 多维信息推荐在推荐的过程中考虑情景因素对用户行为的影响,动态捕捉用户兴趣在不同情景下的变化,向用户提供更加个性化的推荐结果。首先介绍多维信息推荐的维度、情景、推荐函数与推荐流程等相关内容,然后提出了推荐函数情景化这一新的方法,构建了基于推荐函数情景化的多维信息推荐系统模型,研制了基于推荐函数情景化的多维信息推荐算法,并通过实验研究的方法验证了论文所提出的新算法的高效性与优越性。
- 杨君莫赞艾丹祥蔡桂青
- 关键词：协同过滤
