Articles de revues sur le sujet « COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Ben Kharrat, Firas, Aymen Elkhleifi et Rim Faiz. « Improving Collaborative Filtering Algorithms ». International Journal of Knowledge Society Research 7, no 3 (juillet 2016) : 99–118. http://dx.doi.org/10.4018/ijksr.2016070107.
Texte intégralCacheda, Fidel, Víctor Carneiro, Diego Fernández et Vreixo Formoso. « Comparison of collaborative filtering algorithms ». ACM Transactions on the Web 5, no 1 (février 2011) : 1–33. http://dx.doi.org/10.1145/1921591.1921593.
Texte intégralZhou, Li Juan, Ming Sheng Xu et Hai Jun Geng. « Improved Attack-Resistant Collaborative Filtering Algorithm ». Key Engineering Materials 460-461 (janvier 2011) : 439–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.460-461.439.
Texte intégralWu, Xinyi. « Comparison Between Collaborative Filtering and Content-Based Filtering ». Highlights in Science, Engineering and Technology 16 (10 novembre 2022) : 480–89. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v16i.2627.
Texte intégralJalili, Mahdi. « A Survey of Collaborative Filtering Recommender Algorithms and Their Evaluation Metrics ». International Journal of System Modeling and Simulation 2, no 2 (30 juin 2017) : 14. http://dx.doi.org/10.24178/ijsms.2017.2.2.14.
Texte intégralZhang, Zhen, Taile Peng et Ke Shen. « Overview of Collaborative Filtering Recommendation Algorithms ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 440 (19 mars 2020) : 022063. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/440/2/022063.
Texte intégralJing, Hui. « Application of Improved K-Means Algorithm in Collaborative Recommendation System ». Journal of Applied Mathematics 2022 (22 décembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2213173.
Texte intégralJiang, Tong Qiang, et Wei Lu. « Improved Slope One Algorithm Based on Time Weight ». Applied Mechanics and Materials 347-350 (août 2013) : 2365–68. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.2365.
Texte intégralLi, Xiaofeng, et Dong Li. « An Improved Collaborative Filtering Recommendation Algorithm and Recommendation Strategy ». Mobile Information Systems 2019 (7 mai 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3560968.
Texte intégralKourtiche, Ali, et Mohamed Merabet. « Collaborative Filtering Technical Comparison in Implicit Data ». International Journal of Knowledge-Based Organizations 11, no 4 (octobre 2021) : 1–24. http://dx.doi.org/10.4018/ijkbo.2021100101.
Texte intégralJia, Likun, Yaohui Wang, Shiyu Yan et Dan Xiao. « Analysis and research on the Algorithm of university book recommendation ». Highlights in Science, Engineering and Technology 9 (30 septembre 2022) : 424–29. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v9i.1874.
Texte intégralSong, Jiagang, Jiayu Song, Xinpan Yuan, Xiao He et Xinghui Zhu. « Graph Representation-Based Deep Multi-View Semantic Similarity Learning Model for Recommendation ». Future Internet 14, no 2 (19 janvier 2022) : 32. http://dx.doi.org/10.3390/fi14020032.
Texte intégralNiu, Yizhen. « Collaborative Filtering-Based Music Recommendation in Spark Architecture ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (12 mai 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9050872.
Texte intégralDahiya, Prachi, et Neelam Duhan. « Comparative Analysis of Various Collaborative Filtering Algorithms ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 7, no 8 (31 août 2019) : 347–51. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v7i8.347351.
Texte intégralSoojung Lee. « Clustering-based Collaborative Filtering Using Genetic Algorithms ». Journal of Creative Information Culture 4, no 3 (décembre 2018) : 221–30. http://dx.doi.org/10.32823/jcic.4.3.201812.221.
Texte intégralHUANG Tianshou, SHI Yongliang, HUANG Yiqun et RONG Wei. « Personalization Services based on Collaborative Filtering Algorithms ». INTERNATIONAL JOURNAL ON Advances in Information Sciences and Service Sciences 3, no 5 (30 juin 2011) : 176–84. http://dx.doi.org/10.4156/aiss.vol3.issue5.21.
Texte intégralJalili, Mahdi, Sajad Ahmadian, Maliheh Izadi, Parham Moradi et Mostafa Salehi. « Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms : A Survey ». IEEE Access 6 (2018) : 74003–24. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2883742.
Texte intégralShirakawa, Takahisa, et Setsuya Kurahashi. « Personal classification space-based collaborative filtering algorithms ». International Journal of Computer Applications in Technology 46, no 1 (2013) : 3. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2013.051383.
Texte intégralRefkrisnatta, Alldie, et Dewi Handayani. « Cafe Selection Recommendation System in Semarang City Uses Collaborative Filtering Method with Item Based Filtering Algorithm ». JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA) 6, no 2 (19 octobre 2022) : 95–108. http://dx.doi.org/10.21070/jeeeu.v6i2.1637.
Texte intégralRefkrisnatta, Alldie, et Dewi Handayani. « Café Selection Recommendation System in Semarang City uses Collaborative Filtering Method with Item based Filtering Algorithm ». JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science) 6, no 1 (27 février 2023) : 27–36. http://dx.doi.org/10.26905/jeemecs.v6i1.7446.
Texte intégralXUE, B. X., et T. LIU. « INVESTMENT DECISION OF TOURISM LEISURE PROJECT BASED ON COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM ». Latin American Applied Research - An international journal 48, no 4 (31 octobre 2018) : 293–97. http://dx.doi.org/10.52292/j.laar.2018.243.
Texte intégralTan, Jingwen, Youxin Hu et Jianqiu Luo. « Social recommendation algorithm based on collaborative filter algorithms ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, no 1 (22 mars 2023) : 120–23. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i1.6346.
Texte intégralSpiliotopoulos, Dimitris, Dionisis Margaris et Costas Vassilakis. « On Exploiting Rating Prediction Accuracy Features in Dense Collaborative Filtering Datasets ». Information 13, no 9 (11 septembre 2022) : 428. http://dx.doi.org/10.3390/info13090428.
Texte intégralYin, Nan. « A Big Data Analysis Method Based on Modified Collaborative Filtering Recommendation Algorithms ». Open Physics 17, no 1 (31 décembre 2019) : 966–74. http://dx.doi.org/10.1515/phys-2019-0102.
Texte intégralCheng, Jiujun, Yingbo Liu, Huiting Zhang, Xiao Wu et Fuzhen Chen. « A New Recommendation Algorithm Based on User’s Dynamic Information in Complex Social Network ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2015/281629.
Texte intégralWang, Song, Cheng Zeng, Bailing Song, Xuxiang Huang et Sicheng Zhou. « Research on the Spectral Domain Graph Convolution Collaborative Filtering Algorithm Based on Reinforcement Learning and Chebyshev ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (8 août 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7787633.
Texte intégralRao, P. Rama. « Movie Recommending System Using Collaborative Filtering ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (15 juillet 2021) : 1034–38. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36377.
Texte intégralFernández, Diego, Francisco J. Nóvoa, Fidel Cacheda et Víctor Carneiro. « Advancing Network Flow Information Using Collaborative Filtering ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 25, Suppl. 2 (décembre 2017) : 97–112. http://dx.doi.org/10.1142/s021848851740013x.
Texte intégralHuang, Gang, Man Yuan, Chun-Sheng Li et Yong-he Wei. « Personalized Knowledge Recommendation Based on Knowledge Graph in Petroleum Exploration and Development ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, no 10 (28 janvier 2020) : 2059033. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420590338.
Texte intégralSu, Xiaoyuan, et Taghi M. Khoshgoftaar. « A Survey of Collaborative Filtering Techniques ». Advances in Artificial Intelligence 2009 (27 octobre 2009) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2009/421425.
Texte intégralSun, Ming Yang, Wei Feng Sun, Xi Dong Liu et Lei Xue. « A Novel Personalized Filtering Recommendation Algorithm Based on Collaborative Tagging ». Advanced Materials Research 186 (janvier 2011) : 621–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.186.621.
Texte intégralYang, Jing, Xiaoye Li, Zhenlong Sun et Jianpei Zhang. « A Differential Privacy Framework for Collaborative Filtering ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (9 janvier 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1460234.
Texte intégralZhao, Yongxia, et Bo Zhang. « Research on Recommendation Algorithms Based on Collaborative Filtering ». Journal of Physics : Conference Series 1237 (juin 2019) : 022094. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1237/2/022094.
Texte intégralZhang, Feng, Ti Gong, Victor E. Lee, Gansen Zhao, Chunming Rong et Guangzhi Qu. « Fast algorithms to evaluate collaborative filtering recommender systems ». Knowledge-Based Systems 96 (mars 2016) : 96–103. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.025.
Texte intégralYan, Xuechao, Shuhan Qi et Chang Chen. « Recommender Systems : Collaborative Filtering and Content-based Recommender System ». Applied and Computational Engineering 2, no 1 (22 mars 2023) : 346–51. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220658.
Texte intégralKim, Jihie, Jaebong Yoo, Ho Lim, Huida Qiu, Zornitsa Kozareva et Aram Galstyan. « Sentiment Prediction Using Collaborative Filtering ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 7, no 1 (3 août 2021) : 685–88. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v7i1.14461.
Texte intégralGuo, Lin, et Qin Ke Peng. « A Combinative Similarity Computing Measure for Collaborative Filtering ». Applied Mechanics and Materials 347-350 (août 2013) : 2919–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.2919.
Texte intégralChen, Hailong, Haijiao Sun, Miao Cheng et Wuyue Yan. « A Recommendation Approach for Rating Prediction Based on User Interest and Trust Value ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (6 mars 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6677920.
Texte intégralZhang, Yiman. « The application of e-commerce recommendation system in smart cities based on big data and cloud computing ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2021) : 26. http://dx.doi.org/10.2298/csis200917026z.
Texte intégralMargaris, Dionisis, Dimitris Spiliotopoulos, Gregory Karagiorgos et Costas Vassilakis. « An Algorithm for Density Enrichment of Sparse Collaborative Filtering Datasets Using Robust Predictions as Derived Ratings ». Algorithms 13, no 7 (17 juillet 2020) : 174. http://dx.doi.org/10.3390/a13070174.
Texte intégralLiu, Zhen, Huanyu Meng, Shuang Ren et Feng Liu. « Reliable Collaborative Filtering on Spatio-Temporal Privacy Data ». Security and Communication Networks 2017 (2017) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2017/9127612.
Texte intégralHuang, Wenjun, Junyu Chen et Yue Ding. « Research on Collaborative Filtering Recommendation Based on Trust Relationship and Rating Trust ». Frontiers in Business, Economics and Management 1, no 2 (19 avril 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.54097/fbem.v1i2.13.
Texte intégralSun, Jinyang, Baisong Liu, Hao Ren et Weiming Huang. « NCGAN:A neural adversarial collaborative filtering for recommender system ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 42, no 4 (4 mars 2022) : 2915–23. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210123.
Texte intégralMargaris, Dionisis, Costas Vassilakis et Dimitris Spiliotopoulos. « On Producing Accurate Rating Predictions in Sparse Collaborative Filtering Datasets ». Information 13, no 6 (15 juin 2022) : 302. http://dx.doi.org/10.3390/info13060302.
Texte intégralZhang, Yang, Guo Shun Zhou et Shen Hua. « Evaluation of User-Based Collaborative Filtering Algorithms Using Regression ». Applied Mechanics and Materials 201-202 (octobre 2012) : 400–404. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.201-202.400.
Texte intégralXu, Min, Mei Qi Fang, Pan Pan Yang et Yu Chen. « Research on Personalized Learning Service Based on Collaborative Filtering Method ». Advanced Materials Research 159 (décembre 2010) : 252–57. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.159.252.
Texte intégralKumar Ojha, Rajesh, et Dr Bhagirathi Nayak. « Application of Machine Learning in Collaborative Filtering Recommender Systems ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4.38 (3 décembre 2018) : 213. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.38.24445.
Texte intégralWu, Ziling, Shi Wang et Yuanhang Cai. « Data Mining Method of Intelligent Market Management Based on Collaborative Recommendation Algorithm ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 septembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8561567.
Texte intégralAhmed, Esmael, et Adane Letta. « Book Recommendation Using Collaborative Filtering Algorithm ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2023 (11 mars 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1514801.
Texte intégralChen, Hong, Ming Xin Gan et Meng Zhao Song. « An Improved Recommendation Algorithm Based on Graph Model ». Applied Mechanics and Materials 380-384 (août 2013) : 1266–69. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.1266.
Texte intégral