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基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量. 相似文献
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通过基于模糊逻辑的数据挖掘方法实现特征选择,使用模糊逻辑推理进行数据分析,以及支持响应回卷的模糊默认逻辑推理处理预警响应,使得入侵检测系统在特征选择和预警响应方面得到改善。实验结果显示,该检测方法能够有效检测入侵攻击,具有较低的误报率和漏报率。 相似文献
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