《表4 聚类后的“邻居-评分”矩阵》
注:\\表示用户未对歌曲评分.
以用户j为例,通过用户聚类后得到了用户j的邻居用户U1、U2和U5,通过邻居用户的评分即可进行个性化推荐.聚类后的“邻居-特征”实时兴趣模型如表3所示,“邻居-评分”矩阵如表4所示.
图表编号 | XD0071476900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.01.28 |
作者 | 龚志、邵曦 |
绘制单位 | 南京邮电大学通信与信息工程学院、南京邮电大学通信与信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
注:\\表示用户未对歌曲评分.
以用户j为例,通过用户聚类后得到了用户j的邻居用户U1、U2和U5,通过邻居用户的评分即可进行个性化推荐.聚类后的“邻居-特征”实时兴趣模型如表3所示,“邻居-评分”矩阵如表4所示.
图表编号 | XD0071476900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.28 |
作者 | 龚志、邵曦 |
绘制单位 | 南京邮电大学通信与信息工程学院、南京邮电大学通信与信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |