Collaborative filtering driven by fast semantic feature analysis on Spark
Collaborative filtering driven by fast semantic feature analysis on Spark
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Spark 上快速语义特征分析驱动的协同过滤
DOI：
10.1007/s11276-018-01901-8
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发表时间：
2018-12
影响因子：
3
通讯作者：
Liu Xuan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Peng;Gu Liang;Liu Xuan
协同过滤是推荐系统中的一种主流技术，已经被广泛用于解决信息过载问题，特别是在大数据环境下。传统的CF算法能够
Collaborative filtering (CF) is a prevailing technique utilized for recommendation systems and has been comprehensively explored to tackle the problem of information overload particularly in the Big Data context. The traditional CF algorithms are capable
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DOI：
10.1016/j.knosys.2008.03.044
发表时间：
2008-12
期刊：
Knowl. Based Syst.
影响因子：
--
作者：
Wen Zhang;Taketoshi Yoshida;Xijin J. Tang
通讯作者：
Wen Zhang;Taketoshi Yoshida;Xijin J. Tang
影响因子：
12.9
作者：
Elahi, Mehdi;Ricci, Francesco;Rubens, Neil
通讯作者：
Rubens, Neil
DOI：
10.1145/2808194.2809471
发表时间：
2015-09
期刊：
Proceedings of the 2015 International Conference on The Theory of Information Retrieval
影响因子：
--
作者：
Hussein Hazimeh;ChengXiang Zhai
通讯作者：
Hussein Hazimeh;ChengXiang Zhai
DOI：
10.4086/toc.2012.v008a014
发表时间：
2012-07
期刊：
Theory Comput.
影响因子：
--
作者：
Sariel Har-Peled;P. Indyk;R. Motwani
通讯作者：
Sariel Har-Peled;P. Indyk;R. Motwani
DOI：
10.1109/cec.2014.6900403
发表时间：
2014-07
期刊：
2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
影响因子：
--
作者：
Liang Gu;Peng Yang;Yongqiang Dong
通讯作者：
Liang Gu;Peng Yang;Yongqiang Dong