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谭姗姗

作品数:1 被引量:1H指数:1
供职机构:中国矿业大学(北京)理学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇迭代
  • 1篇推荐系统
  • 1篇评分
  • 1篇评分预测

机构

  • 1篇中国矿业大学...
  • 1篇百度在线网络...

作者

  • 1篇李再兴
  • 1篇谭姗姗

传媒

  • 1篇数学理论与应...

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于迭代加权回归的推荐算法被引量:1
2014年
评分预测问题是推荐系统研究的核心.本文利用用户评分数据集发掘商品之间的自相关性:将商品看作数据网络中的节点,用商品间的差异度定义节点间的距离,进而将评分预测问题转化为网络回归问题.然后使用迭代加权回归算法进行评分预测.通过对电影评分数据集Movie Lens的分析,验证了算法的有效性,结果表明迭代加权回归算法优于基于项目邻域的协同过滤算法.
谭姗姗张培倩李再兴
关键词:推荐系统评分预测
共1页<1>
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