Articles de revues sur le sujet « Recommender Algorithm »
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Moses, Sharon J., et L. D. Dhinesh Babu. « Buyagain Grocery Recommender Algorithm for Online Shopping of Grocery and Gourmet Foods ». International Journal of Web Services Research 15, no 3 (juillet 2018) : 1–17. http://dx.doi.org/10.4018/ijwsr.2018070101.
Texte intégralKavu, Tatenda D., Kudakwashe Dube et Peter G. Raeth. « Holistic User Context-Aware Recommender Algorithm ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (29 septembre 2019) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3965845.
Texte intégralMali, Mahesh, Dhirendra Mishra et M. Vijayalaxmi. « Benchmarking for Recommender System (MFRISE) ». 3C TIC : Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC 11, no 2 (29 décembre 2022) : 146–56. http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2022.112.146-156.
Texte intégralHuang, Jiaquan, Zhen Jia et Peng Zuo. « Improved collaborative filtering personalized recommendation algorithm based on k-means clustering and weighted similarity on the reduced item space ». Mathematical Modelling and Control 3, no 1 (2023) : 39–49. http://dx.doi.org/10.3934/mmc.2023004.
Texte intégralMısır, Mustafa, et Michèle Sebag. « Alors : An algorithm recommender system ». Artificial Intelligence 244 (mars 2017) : 291–314. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2016.12.001.
Texte intégralCintia Ganesha Putri, Debby, Jenq-Shiou Leu et Pavel Seda. « Design of an Unsupervised Machine Learning-Based Movie Recommender System ». Symmetry 12, no 2 (21 janvier 2020) : 185. http://dx.doi.org/10.3390/sym12020185.
Texte intégralZhang, Heng-Ru, Fan Min, Xu He et Yuan-Yuan Xu. « A Hybrid Recommender System Based on User-Recommender Interaction ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2015/145636.
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 intégralLi, Wen-Jun, Yuan-Yuan Xu, Qiang Dong, Jun-Lin Zhou et Yan Fu. « TaDb : A time-aware diffusion-based recommender algorithm ». International Journal of Modern Physics C 26, no 09 (22 juin 2015) : 1550102. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183115501028.
Texte intégralGelvez Garcia, Nancy Yaneth, Jesús Gil-Ruíz et Jhon Fredy Bayona-Navarro. « Optimization of Recommender Systems Using Particle Swarms ». Ingeniería 28, Suppl (28 février 2023) : e19925. http://dx.doi.org/10.14483/23448393.19925.
Texte intégralRohani, Vala Ali, Zarinah Mohd Kasirun, Sameer Kumar et Shahaboddin Shamshirband. « An Effective Recommender Algorithm for Cold-Start Problem in Academic Social Networks ». Mathematical Problems in Engineering 2014 (2014) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/123726.
Texte intégralLahlou, Fatima Zahra, Houda Benbrahim et Ismail Kassou. « Review Aware Recommender System ». International Journal of Distributed Artificial Intelligence 10, no 2 (juillet 2018) : 28–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijdai.2018070102.
Texte intégralIqbal, Misbah, Mustansar Ali Ghazanfar, Asma Sattar, Muazzam Maqsood, Salabat Khan, Irfan Mehmood et Sung Wook Baik. « Kernel Context Recommender System (KCR) : A Scalable Context-Aware Recommender System Algorithm ». IEEE Access 7 (2019) : 24719–37. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2897003.
Texte intégralKarimi, Hassan A., Monir H. Sharker et Duangduen Roongpiboonsopit. « Geocoding Recommender : An Algorithm to Recommend Optimal Online Geocoding Services for Applications ». Transactions in GIS 15, no 6 (22 novembre 2011) : 869–86. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9671.2011.01293.x.
Texte intégralSong, Rui Ping, Bo Wang, Guo Ming Huang, Qi Dong Liu, Rong Jing Hu et Rui Sheng Zhang. « A Hybrid Recommender Algorithm Based on an Improved Similarity Method ». Applied Mechanics and Materials 475-476 (décembre 2013) : 978–82. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.475-476.978.
Texte intégralLin, Qiuzhen, Xiaozhou Wang, Bishan Hu, Lijia Ma, Fei Chen, Jianqiang Li et Carlos A. Coello Coello. « Multiobjective Personalized Recommendation Algorithm Using Extreme Point Guided Evolutionary Computation ». Complexity 2018 (12 novembre 2018) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1716352.
Texte intégralZhou, Xun, Jing He, Guangyan Huang et Yanchun Zhang. « Scalable approximating SVD algorithm for recommender systems ». Web Intelligence and Agent Systems : An International Journal 12, no 4 (2014) : 359–73. http://dx.doi.org/10.3233/wia-140303.
Texte intégralZhang, Peng, Xiaoyu Song, Leyang Xue et Ke Gu. « A new recommender algorithm on signed networks ». Physica A : Statistical Mechanics and its Applications 520 (avril 2019) : 317–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2019.01.054.
Texte intégralSulieman, Dalia, Maria Malek, Hubert Kadima et Dominique Laurent. « Toward Social-Semantic Recommender Systems ». International Journal of Information Systems and Social Change 7, no 1 (janvier 2016) : 1–30. http://dx.doi.org/10.4018/ijissc.2016010101.
Texte intégralZhang, Yang, Hua Shen et Guo Shun Zhou. « NINU : An Incremental User-Based Algorithm for Data Sparsity Recommender Systems ». Applied Mechanics and Materials 201-202 (octobre 2012) : 428–32. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.201-202.428.
Texte intégralChen, Jinpeng, Yu Liu et Deyi Li. « Enhancing Recommender Diversity Using Gaussian Cloud Transformation ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 23, no 04 (août 2015) : 521–44. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488515500233.
Texte intégralSun, Ping, Zheng Yu Li, Zi Yang Han et Feng Ying Wang. « An Overview of Collaborative Filtering Recommendation Algorithm ». Advanced Materials Research 756-759 (septembre 2013) : 3899–903. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.3899.
Texte intégralSharon Moses J. et Dhinesh Babu L. D. « Genre Familiarity Correlation-Based Recommender Algorithm for New User Cold Start Problem ». International Journal of Intelligent Information Technologies 17, no 3 (juillet 2021) : 30–49. http://dx.doi.org/10.4018/ijiit.2021070103.
Texte intégralR. J. Kuo, R. J. Kuo, et Zhen Wu R. J. Kuo. « Applying Evolutionary-based User Characteristic Clustering and Matrix Factorization to Collaborative Filtering for Recommender Systems ». 網際網路技術學刊 23, no 4 (juillet 2022) : 693–708. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022072304005.
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 intégralSharma, Bharti, Adeel Hashmi, Charu Gupta, Osamah Ibrahim Khalaf, Ghaida Muttashar Abdulsahib et Malakeh Muhyiddeen Itani. « Hybrid Sparrow Clustered (HSC) Algorithm for Top-N Recommendation System ». Symmetry 14, no 4 (11 avril 2022) : 793. http://dx.doi.org/10.3390/sym14040793.
Texte intégralDehdarirad, Hossein, Javad Ghazimirsaeid et Ammar Jalalimanesh. « Scholarly publication venue recommender systems ». Data Technologies and Applications 54, no 2 (17 mars 2020) : 169–91. http://dx.doi.org/10.1108/dta-08-2019-0135.
Texte intégralShruti, Taware, Yadav Krushna et Khatri Pavan. « Gift-Me : Personalized Gift Recommender System ». INSIST 3, no 1 (20 avril 2018) : 143. http://dx.doi.org/10.23960/ins.v3i1.143.
Texte intégralAl-Safi, Jehan, et Cihan Kaleli. « Item Genre-Based Users Similarity Measure for Recommender Systems ». Applied Sciences 11, no 13 (30 juin 2021) : 6108. http://dx.doi.org/10.3390/app11136108.
Texte intégralKang, Changwan, et Seungbae Cho. « Automatic recommender algorithm of reviewers using machine learning ». Korean Data Analysis Society 22, no 6 (30 décembre 2020) : 2405–12. http://dx.doi.org/10.37727/jkdas.2020.22.6.2405.
Texte intégralShakil, Syed Ubaid, Mohammed Talha Alam, Shahab Saquib Sohail, Imran Khan Saifi, Tabish Mufti, Asfia Aziz et Md Tabrez Nafis. « The Impact of Randomized Algorithm over Recommender System ». Procedia Computer Science 194 (2021) : 218–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2021.10.076.
Texte intégralAkhtarzada, Ali, Cristian S. Calude et John Hosking. « A Multi-Criteria Metric Algorithm for Recommender Systems ». Fundamenta Informaticae 110, no 1-4 (2011) : 1–11. http://dx.doi.org/10.3233/fi-2011-524.
Texte intégralYuan, Weiwei, et Donghai Guan. « OPTIMIZED TRUST-AWARE RECOMMENDER SYSTEM USING GENETIC ALGORITHM ». Neural Network World 27, no 1 (2017) : 77–94. http://dx.doi.org/10.14311/nnw.2017.27.004.
Texte intégralKavu, Tatenda, Kudakwashe Dube et Peter Raeth. « Erratum to “Holistic User Context-Aware Recommender Algorithm” ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (30 novembre 2020) : 1. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4706185.
Texte intégralKaur, Sandeep, et Mini Ahuja. « Genetic algorithm based efficient social network Recommender System ». International Journal of Computer Trends and Technology 36, no 4 (25 juin 2016) : 219–24. http://dx.doi.org/10.14445/22312803/ijctt-v36p138.
Texte intégralAlhijawi, Bushra, et Yousef Kilani. « A collaborative filtering recommender system using genetic algorithm ». Information Processing & ; Management 57, no 6 (novembre 2020) : 102310. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102310.
Texte intégralHuang, Zhen Hua, Dong Wang et Sheng Li Sun. « Efficient Mining of Skyrank Items in Recommender Systems ». Advanced Materials Research 472-475 (février 2012) : 3450–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.472-475.3450.
Texte intégralWalia, Prof Ranjanroop. « Online Recommender System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (30 juillet 2021) : 2569–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36424.
Texte intégralBai, Yun, Suling Jia, Shuangzhe Wang et Binkai Tan. « Customer Loyalty Improves the Effectiveness of Recommender Systems Based on Complex Network ». Information 11, no 3 (23 mars 2020) : 171. http://dx.doi.org/10.3390/info11030171.
Texte intégralBahrkazemi, Maryam, et Maryam Mohammadi. « A strategy to estimate the optimal low-rank in incremental SVD-based algorithms for recommender systems ». Intelligent Data Analysis 26, no 2 (14 mars 2022) : 447–67. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205733.
Texte intégralTimothy Ogbeye, Olatunji, Felix Ola Aranuwa, Oluwafemi Oriola, Alaba Olu Akingbesote et Ayokunle Olalekan Ige. « Data Mining-based Real-Time User-centric Recommender System for Nigerian Tourism Industry ». International Journal of Engineering and Applied Computer Science 04, no 04 (22 mai 2022) : 23–28. http://dx.doi.org/10.24032/ijeacs/0404/009.
Texte intégralZeng, Wei, Ya Fan, Bao Zhuo Zhou et Qing Xian Wang. « A Recommendation Algorithm from the Object Perspective ». Applied Mechanics and Materials 687-691 (novembre 2014) : 2664–67. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.687-691.2664.
Texte intégralYang, Dan, Jing Zhang, Sifeng Wang et XueDong Zhang. « A Time-Aware CNN-Based Personalized Recommender System ». Complexity 2019 (18 décembre 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9476981.
Texte intégralMustika, Hani Febri, et Aina Musdholifah. « Book Recommender System Using Genetic Algorithm and Association Rule Mining ». Computer Engineering and Applications Journal 8, no 2 (11 juin 2019) : 85–92. http://dx.doi.org/10.18495/comengapp.v8i2.305.
Texte intégralKaur, Lovedeep, et Naveen Kumari. « A Review on User Recommendation System Based Upon Semantic Analysis ». International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 7, no 11 (30 novembre 2017) : 35. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse.v7i11.465.
Texte intégralKaur, Lovedeep, et Naveen Kumari. « A Research on user Recommendation System Based upon Semantic Analysis ». International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 7, no 11 (30 novembre 2017) : 72. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse.v7i11.471.
Texte intégralDe Croon, Robin, Leen Van Houdt, Nyi Nyi Htun, Gregor Štiglic, Vero Vanden Abeele et Katrien Verbert. « Health Recommender Systems : Systematic Review ». Journal of Medical Internet Research 23, no 6 (29 juin 2021) : e18035. http://dx.doi.org/10.2196/18035.
Texte intégralZENG, WEI, MING-SHENG SHANG, QIAN-MING ZHANG, LINYUAN LÜ et TAO ZHOU. « CAN DISSIMILAR USERS CONTRIBUTE TO ACCURACY AND DIVERSITY OF PERSONALIZED RECOMMENDATION ? » International Journal of Modern Physics C 21, no 10 (octobre 2010) : 1217–27. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183110015786.
Texte intégralPuthiya Parambath, Shameem A., et Sanjay Chawla. « Simple and effective neural-free soft-cluster embeddings for item cold-start recommendations ». Data Mining and Knowledge Discovery 34, no 5 (3 août 2020) : 1560–88. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-020-00708-6.
Texte intégralSokolov, Mikhail. « Towards a Sociology of Suspicion : A Theory of Recommendational Relations with Applications to the Academic World ». Sotsiologicheskoe Obozrenie / Russian Sociological Review 19, no 1 (2020) : 106–38. http://dx.doi.org/10.17323/1728-192x-2020-1-106-138.
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