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题名:
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基于可疑用户度量的鲁棒推荐方法研究 [ 专著] ji yu ke yi yong hu du liang de lu bang tui jian fang fa yan jiu / 伊华伟著 , |
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ISBN:
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978-7-5517-2726-6 价格： CNY30.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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88页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 沈阳 出版社： 东北大学出版社 出版日期： 2021.09 |
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内容提要:
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本书基于可疑用户度量的思想，从基于内存和基于模型的推荐技术两方面展开研究，致力于设计一系列鲁棒性高、精度损失少的协同过滤推荐算法。首先，针对基于用户的推荐算法近邻选取可靠性不高的问题，提出一种基于k-距离和项目类别信息的鲁棒推荐方法。其次，针对已有信任计算模型在攻击概貌存在情况下对用户间信任关系度量不准确的问题，提出一种基于可疑用户度量和多维信任的鲁棒推荐方法。再次，针对基于矩阵分解的推荐算法在面对托攻击时鲁棒性较差的问题，提出一种基于模糊核聚类和支持向量机的鲁棒推荐方法。然后，针对基于矩阵分解的推荐算法不能平衡处理鲁棒性和推荐精度的问题，提出一种基于可疑用户识别和Tukey M-估计量的鲁棒推荐方法。 |
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主题词:
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搜索引擎 研究 |
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中图分类法:
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G254.928 版次： 5 |
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主要责任者:
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伊华伟 yi hua wei 著 |