《智能系统学报》
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的文章
1
融合社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐方法
朱金侠, 孟祥福, 邢长征, 孙德伟, 薛琪, 关钧渤 2022年4期 [788－797][
摘要
](
1269
)
[
pdf
4634KB]
(
1062
)
DOI:
10.11992/tis.202107031
2
融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究
马甜甜, 杨长春, 严鑫杰, 贾音, 蔡聪 2022年4期 [721－727][
摘要
](
1560
)
[
pdf
4289KB]
(
1070
)
DOI:
10.11992/tis.202107016
3
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
](
4636
)
[
pdf
4592KB]
(
1351
)
DOI:
10.11992/tis.202009032
4
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
](
3226
)
[
pdf
4878KB]
(
1153
)
DOI:
10.11992/tis.202009005
5
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
](
6552
)
[
pdf
4338KB]
(
3198
)
DOI:
10.11992/tis.201908034
6
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
](
5244
)
[
pdf
5093KB]
(
1532
)
DOI:
10.11992/tis.201907034
7
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
](
4583
)
[
pdf
4630KB]
(
1291
)
DOI:
10.11992/tis.201806002
8
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
](
4984
)
[
pdf
986KB]
(
1566
)
DOI:
10.11992/tis.201802011
9
多特征融合的兴趣点推荐算法
涂飞 2019年4期 [779－786][
摘要
](
4369
)
[
pdf
2067KB]
(
1557
)
DOI:
10.11992/tis.201801048
10
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
](
5806
)
[
pdf
827KB]
(
2137
)
DOI:
10.11992/tis.201711036
11
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
](
4222
)
[
pdf
4256KB]
(
1260
)
DOI:
10.11992/tis.201710024
12
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
](
5030
)
[
pdf
2301KB]
(
1582
)
DOI:
10.11992/tis.201701002
13
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
](
2040
)
[
pdf
750KB]
(
2000
)
DOI:
10.3969/j.issn.1673-4785.201409045
14
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
](
2727
)
[
pdf
816KB]
(
2554
)
DOI:
10.3969/j.issn.1673-4785.201406017
15
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
](
3501
)
[
pdf
430KB]
(
2472
)
DOI: