[1] 刘士琛. 面向推荐系统的关键问题研究及应用[D]. 合肥:中国科学技术大学, 2014.
[2] 任磊. 推荐系统关键技术研究[D]. 上海:华东师范大学, 2012.
[3] 孙楠军. 个性化推荐技术在毕业设计选题系统中的应用研究[D]. 西安:西安石油大学, 2015.
[4] 马宏伟,张光卫,李鹏. 协同过滤推荐算法综述[J]. 小型微型计算机系统, 2009,30(7):1282-1288.
[5] 孙小华. 协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D]. 杭州:浙江大学, 2005.
[6] 彭石,周志彬,王国军. 基于评分矩阵预填充的协同过滤算法[J]. 计算机工程, 2013,39(1):175-178.
[7] 王道平,李秀雅,杨岑. 基于内容相似度的知识协同过滤推送算法研究[J]. 情报理论与实践, 2013,36(10):86-90.
[8] Ma Hao, King I, Lyu M R. Effective missing data prediction for collaborative filtering[C]// Proceedings of the 30th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. 2007:39-46.
[9] Sarwar B M, Karypis G, Konstan J A, et al. Application of dimensionality reduction in recommender system: A case study[C]// ACM WebKDD Workshop, 2000. 2000.
[10]周涛. 基于用户情境的协同推荐算法研究与应用[D]. 重庆:重庆大学, 2010.
[11]Muller K R, Mika S, Rtsch G, et al. An introduction to kernel-based learning algorithms[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2001,12(2):181-201.
[12]曹毅. 基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究[D]. 长沙:中南大学, 2007.
[13]刘青文. 基于协同过滤的推荐算法研究[D]. 合肥:中国科学技术大学, 2013.
[14]曾建新,杨宁,夏培勇. 一种基于改进信息熵的协同过滤算法[J]. 微计算机信息, 2012(8):181-183.
[15]颜巍. 基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现[D]. 成都:电子科技大学, 2013.
[16]夏培勇. 个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D]. 青岛:中国海洋大学, 2011. |