《表4 用户偏好矩阵Δ：三支交互推荐》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
1，0和-1分别表示喜欢、不喜欢和未知.表4为θ=3时的Δ.
| 图表编号 | XD00109596700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.11.30 |
| 作者 | 徐媛媛、张恒汝、闵帆、黄雨婷 |
| 绘制单位 | 西南石油大学计算机科学学院、西南石油大学计算机科学学院、西南石油大学计算机科学学院、西南石油大学人工智能研究院、西南石油大学计算机科学学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 符号说明：一种融合用户偏好和信任-不信任关系的社会化推荐方法》2020.12.01
- 《表1 主要符号及其含义：嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法》2020.11.15
- 《表3 实验结果：嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法》2020.11.15
- 《表2 主轴性编码：互联网平台用户偏好挖掘与推荐机理研究——基于经典扎根理论的探索》2020.08.01
- 《表2 用户-类别评分：基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法》2020.02.01
- 《表1 用户-项目评分：基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法》2020.02.01
- 《表3 评分矩阵R：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表5 实例中的主要参数：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表8 代价矩阵C2：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表7 代价矩阵C1：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表1 代价矩阵C：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表2 符号系统：三支交互推荐》2019.11.30
- 《表5 用户实际偏好情况：基于混合过滤的图书推荐系统的设计与效能评估》2019.11.25
- 《表1 算法运行时间对比：融合项目偏差与用户偏好的推荐算法》2019.11.01
- 《表1 数据集的统计特征：融合用户隐含偏好的社会化推荐算法》2019.10.01
- 《表1 用户偏好矩阵：关于大数据与推荐系统的探讨》2019.08.01
- 《表4 用户预测评分矩阵：一种结合主题模型的推荐算法》2019.06.01
- 《表6 权值优化结果：基于用户偏好优化模型的推荐算法研究》2019.12.01
- 《表4 用户—类型偏好矩阵T》2019.12.01
- 《表7 预测评分对比：基于用户偏好优化模型的推荐算法研究》2019.12.01