MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：66
- 题名/责任者:
- 基于半监督学习的个性化推荐算法研究/张宜浩, 文俊浩著
- 出版发行项:
- 重庆:重庆大学出版社,2016
- ISBN及定价:
- 978-7-5624-9681-6/CNY39.00
- 载体形态项:
- 170页:图;23cm
- 个人责任者:
- 张宜浩 著
- 个人责任者:
- 文俊浩 著
- 学科主题:
- 聚类分析-分析方法-研究
- 中图法分类号:
- O212.4-34
- 相关题名附注:
- 英文并列题名取自封面
- 责任者附注:
- 张宜浩，男，工学博士。文俊浩，男，重庆大学，软件学院，教授，博士生导师。
- 书目附注:
- 有书目 (第149-170页)
- 提要文摘附注:
- 主流的个性化推荐方法大多没有真正利用物品的内容信息和用户的标签信息，同时也缺乏对用户反馈信息的挖掘，这也往往会造成推荐结果过度特殊化。针对上述问题，本书提出了利用半监督学习的方法实现基于用户行为信息与物品内容信息的个性化推荐。针对协同过滤推荐方法存在计算相似度方式单一等问题，提出了基于距离度量与高斯混合模型的半监督聚类的推荐方法，利用聚类分析的方法替代用户兴趣的相似度计算，且提出了基于图模型的半监督推荐方法。
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