1) user-based collaborative filtering
user-based协同过滤
2) Item-based collaborative filtering
Item-based协同过滤
1.
Item-based collaborative filtering algorithm using attribute similarity;
基于属性相似性的Item-based协同过滤算法
2.
In Item-Based collaborative filtering algorithm,the most critical component of it is the similarity measure between items.
在Item-Based协同过滤算法中,项目之间相似性的度量是整个算法的关键。
3) collaborative filtering
协同过滤
1.
A collaborative filtering recommendation algorithm based on item category similarity;
基于项目类别相似性的协同过滤推荐算法
2.
Design and implementation of WhuRecomm recommending system based on collaborative filtering;
基于协同过滤的WhuRecomm推荐系统的设计与实现
3.
An adaptive algorithm of collaborative filtering recommender based on correlation similarity;
改进的基于相关相似性的协同过滤推荐算法
4) collaborative filtering
协同式过滤
1.
Traditional Collaborative Filtering systems can not combine user- based and item- based algorithms to give recom- mendations.
通过引入人工免疫系统,并加以相应改进,该文设计并实现了基于改进AIS算法的协同式过滤推荐系统,提供了一个将基于用户与基于条目的推荐机制有机结合起来的一站式推荐架构,同时赋予了CF在线增量学习的能力。
5) Collaborative Filter(CF)
协同过滤(CF)
补充资料：[3-(aminosulfonyl)-4-chloro-N-(2.3-dihydro-2-methyl-1H-indol-1-yl)benzamide]
分子式：C16H16ClN3O3S
分子量：365.5
CAS号：26807-65-8
性质：暂无
制备方法：暂无
用途：用于轻、中度原发性高血压。
分子量：365.5
CAS号：26807-65-8
性质：暂无
制备方法：暂无
用途：用于轻、中度原发性高血压。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条