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• 200 1_ |a 融合社会关系与社区结构的协同过滤推荐算法研究 |A rong he she hui guan xi yu she qu jie gou de xie tong guo lv tui jian suan fa yan jiu |d = Research on recommendation algorithms by integrating social relationships and communities |f 马霄著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 中国社会科学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 148页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 中南财经政法大学青年学术文库 |A zhong na cai jing zheng fa da xue qing nian xue shu wen ku

• 300 __ |a 本书受中南财经政法大学出版基金资助

• 320 __ |a 有书目 (第132-148页)

• 330 __ |a 本书是面向数据挖掘领域，特别是推荐系统研究的一本专著。本书共7章，系统地分析和介绍了有关推荐算法的发展历史、研究现状和主要背景知识。在此基础上，结合当前研究中存在的主要问题，本书提出了若干高效的融合社会关系与社区结构的推荐算法。其中，融入用户社会关系信息能够有效缓解协同过滤算法的数据稀疏性问题和冷启动问题，同时，社区结构的引入能够有效降低系统中的数据规模，提高算法在大规模数据集上的处理能力，增强系统的可扩展性。因此，融合社会关系和社区结构的推荐算法具有重要的研究意义。

• 410 _0 |1 2001 |a 中南财经政法大学青年学术文库

• 510 1_ |a Research on recommendation algorithms by integrating social relationships and communities |z eng

• 606 0_ |a 聚类分析 |A ju lei fen xi |x 分析方法 |x 研究

• 690 __ |a O212.4-34 |v 5

• 690 __ |a O212.4 |v 5

• 701 _0 |a 马霄 |A ma xiao |4 著

• 801 _0 |a CN |b HYSYL |c 20190920

• 905 __ |a AUSTL |d O212.4-34/M879