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| 社会媒体下地理数据的处理与应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 闵巍庆 Adobe PDF(10593Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:353/0  |  提交时间:2015/09/02 社会媒体 地理数据 联合聚类 主题模型 跨平台 总结 推荐 Social Media Geo-data Co-clustering Topic Model Cross-platform Summarization Recommendation |
| 隐式反馈中推荐系统关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 刘旭东 Adobe PDF(1552Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:584/0  |  提交时间:2015/09/02 推荐系统 隐式反馈 协同过滤 协同聚类 Recommender System Implicit Feedback Collaborative Filtering Coclustering |
| 面向地理社会媒体的挖掘与应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 方全 Adobe PDF(15746Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:491/0  |  提交时间:2015/09/02 地理位置 社会媒体 用户理解 知识挖掘 可视化 Geo-location Social Media User Understanding Knowledge Mining Visualization |
| 面向社交媒体的跨网络平台用户建模 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 邓拯宇 Adobe PDF(3842Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:674/1  |  提交时间:2015/09/02 跨平台用户建模 跨平台用户关联 跨平台协同 个性化推送 Cross-network Collaboration Cross-network User Modeling Cross-network User Identification Personalization |
| 基于多领域用户兴趣预测的推荐系统研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 张希 Adobe PDF(8514Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/0  |  提交时间:2015/09/02 推荐系统 协同过滤 多领域推荐 数据稀疏性 冷启动 Recommender Systems Collaborative Filtering Multi-domain Recommendation Data Sparsity Cold Start Problem |
| 基于异质信息的推荐系统研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 袁婷 Adobe PDF(2357Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:501/0  |  提交时间:2015/09/02 推荐系统 异质信息 矩阵分解 协同过滤 Recommender Systems Heterogenous Information Matrix Factorization Collaborative Filtering |
| 基于协同过滤的推荐系统研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 邱爽 Adobe PDF(7015Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:330/0  |  提交时间:2015/09/02 推荐系统 协同过滤 冷启动 隐式反馈 多领域行为 Recommender System Collaborative Filtering Cold Start Implicit Feedback Multi-domain Behavior |
| 在线社交网络中的社会影响力分析 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 罗川 Adobe PDF(3440Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:599/1  |  提交时间:2015/09/02 社会影响力分析 在线社交网络 非线性动态系统 多维hawkes过程 信息传播 影响力最小化 Social Influence Analysis Online Social Network Nonlinear Dynamic System Multi-dimensional Hawkes Process Information Diffusion Influence Minimization |
| 基于用户生成内容的推荐算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 徐松 Adobe PDF(2657Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:247/1  |  提交时间:2015/09/02 用户生成内容 推荐系统 主题模型 排序学习 User-generated Content Recommendation Systems Topic Model Learning To Rank |