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用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。
基于多示例学习的对象图像推荐算法
【摘 要】
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用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年20期
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才基金资助项目（NCET-07-0693）, 陕西省教育厅科研基金资助项目（2010JK849）
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