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基于大规模语料库的短文本分类方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:  王鹏
Adobe PDF(4295Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:380/4  |  提交时间:2016/01/29
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:349/0  |  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:583/0  |  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:670/1  |  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  
基于深度网络的社交媒体特征学习算法研究 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:  袁召全
Adobe PDF(6994Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:753/0  |  提交时间:2015/09/02
社交媒体  深度学习  排序学习  矩阵分解  数据挖掘  Soical Media  Deep Learning  Learning To Rank  Matrix Factorization  Data Mining  
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:370/0  |  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:498/0  |  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:329/0  |  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  
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:241/1  |  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