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题名/责任者:

基于优化支持向量机的个性化推荐研究/王喜宾, 文俊浩著

出版发行项:

重庆:重庆大学出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-5689-0484-1/CNY45.00

载体形态项:

172页:图;23cm

并列正题名:

Research on personalized recommendation based on optimized support vector machine

个人责任者:

王喜宾 著

个人责任者:

文俊浩 著

学科主题:

向量计算机-研究

中图法分类号:

TP38

一般附注:

本书受国家自然科学基金面上项目“基于异构服务网络分析的Web服务推荐研究” 重庆市教委科学技术研究项目“大数环境下基于用户行为分析和上下文感知的个性化推荐研究”等项目的资助

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

王喜宾，男，工学博士。主要从事机器学习、个性化推荐、大数据挖掘等方面的研究。

责任者附注:

文俊浩，男，重庆大学软件学院教授、博士生导师。近年来主要从事服务计算、数据挖掘等方面的研究。

书目附注:

有书目 (第154-172页)

提要文摘附注:

本书提出了基于支持向量机的个性化推荐方法，实现对项目的内容信息以及用户行为信息的综合分析与挖掘。针对传统的协同过滤推荐方法存在相似度计算方式单一，不易利用项目的内容信息和冷启动等问题，提出了利用支持向量分类机方法来代替传统的相似度计算，不仅考虑了用户的行为信息，而且也利用了项目的内容信息和用户的人口统计学信息。

使用对象附注:

本书作为专业学术类参考书，可供高年级本科生、研究生、工程师、高校教师等人员阅读参考。

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