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• 200 1_ |a 基于机器学习的个性化推荐算法及应用 |A ji yu ji qi xue xi de ge xing hua tui jian suan fa ji ying yong |b 专著 |f 刘超慧，李玲玲著

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2024.07

• 215 __ |a 148页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 异步图书

• 330 __ |a 个性化推荐作为信息过滤的一种重要技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属性和项目评分的协同过滤算法，并介绍了一个个性化图书推荐原型系统的构建方案。

• 333 __ |a 机器学习人员

• 606 0_ |a 机器学习 |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP18 |v 4

• 701 _0 |a 刘超慧 |A liu chao hui |4 著

• 701 _0 |a 李玲玲 |A li ling ling |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20240717

• 905 __ |a JBXQLIB |d TP18/811