文件名称:CBR-filtering-algorithm
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- 上传时间：2013-04-19
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智能信息推荐系统能够通过用户偏好,利用信息过滤算法主动剔除无关信息。该文提出了一个基于案例推
理的职能信息推荐系统的架构,主要包含数据层、过滤层和结果展示层3个功能层次。设计了一个基于案例推理的
过滤算法,将用户对文本的评价定义为案例 采用归一化的Euclidean距离,计算用户之间的相似度。在一个公共数
据集上进行了不同过滤算法的recall值对比实验。结果表明,采用案例推理技术,对协同过滤的准确度有一定程度
的改善。
-CBR filtering algorithm and intelligent information recommending system
JIANG Lihong,XU Boyi,XI Junhong
(1.Department of Computer Science,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China
2.Management School,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200233,China
3.Software School,East-China Normal University,Shanghai 200033,China)
理的职能信息推荐系统的架构,主要包含数据层、过滤层和结果展示层3个功能层次。设计了一个基于案例推理的
过滤算法,将用户对文本的评价定义为案例 采用归一化的Euclidean距离,计算用户之间的相似度。在一个公共数
据集上进行了不同过滤算法的recall值对比实验。结果表明,采用案例推理技术,对协同过滤的准确度有一定程度
的改善。
-CBR filtering algorithm and intelligent information recommending system
JIANG Lihong,XU Boyi,XI Junhong
(1.Department of Computer Science,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China
2.Management School,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200233,China
3.Software School,East-China Normal University,Shanghai 200033,China)
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CBR filtering algorithm/基于案例推理的过滤算法及智能信息推荐系统.caj
CBR filtering algorithm
CBR filtering algorithm
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