Articles de revues sur le sujet « Trust-based collaborative filtering »
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 « Trust-based collaborative filtering ».
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.
Zeng, Yejia, et Zehui Qu. « Trust-Based Neural Collaborative Filtering ». Journal of Physics : Conference Series 1229 (mai 2019) : 012051. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1229/1/012051.
Texte intégralNgwawe, Edwin, Elisha Abade et Stephen Mburu. « Trust Enhanced Collaborative Filtering Recommendation Algorithm ». International Research Journal of Computer Science 10, no 04 (31 mai 2023) : 88–96. http://dx.doi.org/10.26562/irjcs.2023.v1004.10.
Texte intégralKim, Hyoung Do. « Applying Consistency-Based Trust Definition to Collaborative Filtering ». KSII Transactions on Internet and Information Systems 3, no 4 (30 août 2009) : 366–75. http://dx.doi.org/10.3837/tiis.2009.04.002.
Texte intégralDuan, Miao. « Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Trust Propagation ». International Journal of Security and Its Applications 9, no 7 (31 juillet 2015) : 99–108. http://dx.doi.org/10.14257/ijsia.2015.9.7.09.
Texte intégralGuo, Liangmin, Jiakun Liang, Ying Zhu, Yonglong Luo, Liping Sun et Xiaoyao Zheng. « Collaborative filtering recommendation based on trust and emotion ». Journal of Intelligent Information Systems 53, no 1 (14 juillet 2018) : 113–35. http://dx.doi.org/10.1007/s10844-018-0517-4.
Texte intégralFaridani, Vahid, Mehrdad Jalali et Majid Vafaei Jahan. « Collaborative filtering-based recommender systems by effective trust ». International Journal of Data Science and Analytics 3, no 4 (15 mars 2017) : 297–307. http://dx.doi.org/10.1007/s41060-017-0049-y.
Texte intégralYuan, Zahir et Yang. « Modeling Implicit Trust in Matrix Factorization-Based Collaborative Filtering ». Applied Sciences 9, no 20 (16 octobre 2019) : 4378. http://dx.doi.org/10.3390/app9204378.
Texte intégralLiu, Duen-Ren, Chin-Hui Lai et Hsuan Chiu. « Sequence-based trust in collaborative filtering for document recommendation ». International Journal of Human-Computer Studies 69, no 9 (août 2011) : 587–601. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhcs.2011.06.001.
Texte intégralYeh, Tzu-Yu, et Rasha Kashef. « Trust-Based Collaborative Filtering Recommendation Systems on the Blockchain ». Advances in Internet of Things 10, no 04 (2020) : 37–56. http://dx.doi.org/10.4236/ait.2020.104004.
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 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 intégralSongjie Gong. « A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Trust Network and Trust Factor ». Journal of Convergence Information Technology 8, no 5 (15 mars 2013) : 1111–18. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol8.issue5.129.
Texte intégralTan, Chengfang, Lin Cui et Xiaoyin Wu. « Fuzzy trust based collaborative filtering analysis for mobile user preferences ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 4 (12 avril 2021) : 8269–75. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189649.
Texte intégralMeng, Weizhi, Wenjuan Li et Lam For Kwok. « Towards Effective Trust-Based Packet Filtering in Collaborative Network Environments ». IEEE Transactions on Network and Service Management 14, no 1 (mars 2017) : 233–45. http://dx.doi.org/10.1109/tnsm.2017.2664893.
Texte intégralSharma, Sanjeev Kumar, et Ugrasen Suman. « A trust-based architectural framework for collaborative filtering recommender system ». International Journal of Business Information Systems 16, no 2 (2014) : 134. http://dx.doi.org/10.1504/ijbis.2014.062835.
Texte intégralGou, Jin, Junjie Guo, Lu Zhang et Cheng Wang. « Collaborative filtering recommendation system based on trust-aware and domain experts ». Intelligent Data Analysis 23 (27 juin 2019) : 133–51. http://dx.doi.org/10.3233/ida-192531.
Texte intégralYe, Li, Chunming Wu et Min Li. « Collaborative Filtering Recommendation Based on Trust Model with Fused Similar Factor ». MATEC Web of Conferences 139 (2017) : 00010. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201713900010.
Texte intégralJiang, Liaoliang, Yuting Cheng, Li Yang, Jing Li, Hongyang Yan et Xiaoqin Wang. « A trust-based collaborative filtering algorithm for E-commerce recommendation system ». Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 10, no 8 (29 juin 2018) : 3023–34. http://dx.doi.org/10.1007/s12652-018-0928-7.
Texte intégralMa, Xiao, Hongwei Lu, Zaobin Gan et Jiangfeng Zeng. « An explicit trust and distrust clustering based collaborative filtering recommendation approach ». Electronic Commerce Research and Applications 25 (septembre 2017) : 29–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.elerap.2017.06.005.
Texte intégralParvin, Hashem, Parham Moradi et Shahrokh Esmaeili. « TCFACO : Trust-aware collaborative filtering method based on ant colony optimization ». Expert Systems with Applications 118 (mars 2019) : 152–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.045.
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 intégralWu, Li Hua, et Wen Feng Chen. « Personalized Recommendation Based on Trust and Preference ». Applied Mechanics and Materials 713-715 (janvier 2015) : 2288–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.713-715.2288.
Texte intégralHriekes, EEva Diab, et Yosser AlSayed Souleiman AlAtassi. « Improve the Performance of Advice Systems Based on Cooperative Liquidation Using Trust Relationships ». JOURNAL OF UNIVERSITY OF BABYLON for Pure and Applied Sciences 27, no 1 (1 avril 2019) : 87–106. http://dx.doi.org/10.29196/jubpas.v27i1.2068.
Texte intégralZhang, Yao, Shuangliang Tai et Kunhui Ye. « Contractor Recommendation Model Using Credit Networking and Collaborative Filtering ». Buildings 12, no 12 (22 novembre 2022) : 2049. http://dx.doi.org/10.3390/buildings12122049.
Texte intégralZahir, Yuan et Moniz. « AgreeRelTrust—a Simple Implicit Trust Inference Model for Memory-Based Collaborative Filtering Recommendation Systems ». Electronics 8, no 4 (11 avril 2019) : 427. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8040427.
Texte intégralKim, Kyung Soo, Doo Soo Chang et Yong Suk Choi. « Boosting Memory-Based Collaborative Filtering Using Content-Metadata ». Symmetry 11, no 4 (18 avril 2019) : 561. http://dx.doi.org/10.3390/sym11040561.
Texte intégral吴, 应良. « An Improved Collaborative Filtering Recommendation Model and Method Based on Social Trust ». E-Commerce Letters 08, no 02 (2019) : 63–73. http://dx.doi.org/10.12677/ecl.2018.82008.
Texte intégralMohammed Ismail, Dr, Dr K. Bhanu Prakash et Dr M. Nagabhushana Rao. « Collaborative filtering-based recommendation of online social voting ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3 (16 juillet 2018) : 1504. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.11630.
Texte intégralRoy, Falguni, et Mahamudul Hasan. « Comparative Analysis of Different Trust Metrics of User-User Trust-Based Recommendation System ». Computer Science 23, no 3 (2 octobre 2022) : 337–75. http://dx.doi.org/10.7494/csci.2022.23.3.4227.
Texte intégralMartinez-Pabon, Francisco, Juan Camilo Ospina-Quintero, Gustavo Ramirez-Gonzalez et Mario Munoz-Organero. « Recommending Ads from Trustworthy Relationships in Pervasive Environments ». Mobile Information Systems 2016 (2016) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2016/8593173.
Texte intégralZuo, Long, Shuo Xiong, Xin Qi, Zheng Wen et Yiwen Tang. « Communication-Based Book Recommendation in Computational Social Systems ». Complexity 2021 (29 janvier 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6651493.
Texte intégralZhimin Chen, Yi Jiang et Yao Zhao. « A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User Interest Change and Trust Evaluation ». International Journal of Digital Content Technology and its Applications 4, no 9 (31 décembre 2010) : 106–13. http://dx.doi.org/10.4156/jdcta.vol4.issue9.13.
Texte intégralLai, Chin-Hui, Duen-Ren Liu et Cai-Sin Lin. « Novel personal and group-based trust models in collaborative filtering for document recommendation ». Information Sciences 239 (août 2013) : 31–49. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2013.03.030.
Texte intégralHe, Wei. « Interior Design Scheme Recommendation Method Based on Improved Collaborative Filtering Algorithm ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (23 décembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3834550.
Texte intégralChaomeng, Gao, et Wang Yonggang. « Analysis of Brand Visual Design Based on Collaborative Filtering Algorithm ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (13 janvier 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8235966.
Texte intégralSobha Rani, K. « TrustSVD : A Novel Trust-Based Matrix Factorization Model with User Trust and Item Ratings ». International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 7, no 11 (30 novembre 2017) : 7. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse.v7i11.422.
Texte intégralGhodousi, Elnaz, et Ali Hamzeh. « A New Approach for Trust Prediction by using collaborative filtering based of Pareto dominance in Social Networks ». Ciência e Natura 37 (19 décembre 2015) : 95. http://dx.doi.org/10.5902/2179460x20758.
Texte intégralBanda, Latha, Karan Singh, Le Hoang Son, Mohamed Abdel-Basset, Pham Huy Thong, Hiep Xuan Huynh et David Taniar. « Recommender Systems Using Collaborative Tagging ». International Journal of Data Warehousing and Mining 16, no 3 (juillet 2020) : 183–200. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.2020070110.
Texte intégralO'DONOVAN, JOHN, et BARRY SMYTH. « MINING TRUST VALUES FROM RECOMMENDATION ERRORS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 15, no 06 (décembre 2006) : 945–62. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213006003053.
Texte intégralPaul, P. Mano, et R. Ravi. « A Collaborative Reputation-Based Vector Space Model for Email Spam Filtering ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 15, no 2 (1 février 2018) : 474–79. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2018.7128.
Texte intégralChen, Chaochao, Xiaolin Zheng, Mengying Zhu et Litao Xiao. « Recommender System with Composite Social Trust Networks ». International Journal of Web Services Research 13, no 2 (avril 2016) : 56–73. http://dx.doi.org/10.4018/ijwsr.2016040104.
Texte intégralF, Mary Harin Fernandez, Ramya S et Revathy V. « Social Recommendation Model with User Trust and Item Ratings Using Collaborative Filtering Technique in Hotel Application ». Informatica : Journal of Applied Machines Electrical Electronics Computer Science and Communication Systems 01, no 01 (1 décembre 2020) : 17–22. http://dx.doi.org/10.47812/ijamecs2010103.
Texte intégralVictor, Patricia, Chris Cornelis, Martine De Cock et Ankur Teredesai. « A Comparative Analysis of Trust-Enhanced Recommenders for Controversial Items ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 3, no 1 (20 mars 2009) : 342–45. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v3i1.13986.
Texte intégralLai, Chin-Hui, et Yu-Chieh Chang. « Document recommendation based on the analysis of group trust and user weightings ». Journal of Information Science 45, no 6 (4 janvier 2019) : 845–62. http://dx.doi.org/10.1177/0165551518819973.
Texte intégralZhang, Shuai, Wenting Yang, Song Xu et Wenyu Zhang. « A Hybrid Social Network-based Collaborative Filtering Method for Personalized Manufacturing Service Recommendation ». International Journal of Computers Communications & ; Control 12, no 5 (10 septembre 2017) : 728. http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2017.5.2930.
Texte intégralHsu, Ping-Yu, Jui-Yi Chung et Yu-Chin Liu. « Using the beta distribution technique to detect attacked items from collaborative filtering ». Intelligent Data Analysis 25, no 1 (26 janvier 2021) : 121–37. http://dx.doi.org/10.3233/ida-194935.
Texte intégralXu, Chonghuan. « Personal Recommendation Using a Novel Collaborative Filtering Algorithm in Customer Relationship Management ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2013 (2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/739460.
Texte intégralZhang, Xuefeng, Xiuli Chen, Dewen Seng et Xujian Fang. « A Factored Similarity Model with Trust and Social Influence for Top-N Recommendation ». International Journal of Computers Communications & ; Control 14, no 4 (5 août 2019) : 590–607. http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2019.4.3577.
Texte intégralSun, Dasong, Shuqing Li, Wenjing Yan, Fusen Jiao et Junpeng Chen. « Research on User Interest Expression and Recommendation Service based on Three-dimensional Relationship of Users and Items ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 8, no 5 (31 mai 2020) : 01–15. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v8i5.5382.
Texte intégralWu, Jian, Jiali Chang, Qingwei Cao et Changyong Liang. « A trust propagation and collaborative filtering based method for incomplete information in social network group decision making with type-2 linguistic trust ». Computers & ; Industrial Engineering 127 (janvier 2019) : 853–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2018.11.020.
Texte intégral