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    关键词中包括 collaborative filtering 的文章

1 联邦推荐系统的协同过滤冷启动解决方法
王健宗, 肖京, 朱星华, 李泽远 2021年1期 [178-185][摘要](3387)[pdf 4592KB](695)
2 融入学习者模型在线学习资源协同过滤推荐方法
刘芳1, 田枫1, 李欣2, 林琳1 2021年6期 [1117-1125][摘要](2371)[pdf 4765KB](469)
3 图神经网络推荐研究进展
吴国栋1,2, 查志康2, 涂立静2, 陶鸿2, 宋福根1 2020年1期 [14-24][摘要](4787)[pdf 4338KB](2134)
4 用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法
孟祥福, 齐雪月, 张全贵, 张霄雁, 王丽 2021年2期 [228-236][摘要](3784)[pdf 5093KB](933)
5 基于图游走的并行协同过滤推荐算法
顾军华1,2, 谢志坚1,2, 武君艳1,2, 许馨匀1,2, 张素琪3 2019年4期 [743-751][摘要](3679)[pdf 4630KB](715)
6 融合协同过滤与用户偏好的旅游组推荐方法
陈君同, 古天龙, 常亮, 宾辰忠, 梁聪 2018年6期 [999-1005][摘要](4107)[pdf 986KB](1006)
7 多特征融合的兴趣点推荐算法
涂飞 2019年4期 [779-786][摘要](3478)[pdf 2067KB](993)
8 面对智能导诊的个性化推荐算法
马钰, 张岩, 王宏志, 张义策 2018年3期 [352-358][摘要](4579)[pdf 827KB](1513)
9 融合用户特征优化聚类的协同过滤算法
梁丽君, 李业刚, 张娜娜, 张晓, 王栋 2020年6期 [1091-1096][摘要](3257)[pdf 4256KB](605)
10 个性化信息推荐方法研究
姜信景, 齐小刚, 刘立芳 2018年2期 [189-195][摘要](4130)[pdf 2301KB](977)
11 北京大学课程推荐引擎的设计和实现
沈苗, 来天平, 王素美, 彭一明, 高志同 2015年3期 [369-375][摘要](1484)[pdf 750KB](1507)
12 融合上下文信息的社会网络推荐系统
李慧1,2, 马小平1, 胡云2, 施珺2 2015年2期 [293-300][摘要](2142)[pdf 816KB](2031)
13 基于用户反馈的智能合作过滤模型的研究
柯 佳1,2,程显毅2,李晓薇2 2007年1期 [59-63][摘要](2997)[pdf 430KB](1948)
DOI: