关键词中包括 recommendation 的文章

1 基于Hellinger距离的正态云相似性度量方法及应用研究 许昌林1,2, 徐浩1 2023年6期 [1312－1321][摘要](1435)[pdf 5266KB](1034) DOI:10.11992/tis.202209042

2 结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法 史加荣, 何攀 2024年2期 [299－306][摘要](1054)[pdf 3345KB](494) DOI:10.11992/tis.202209005

3 基于用户记忆矩阵的长序列推荐算法 鹿祥志, 孙福振, 王绍卿, 董家玮, 吴相帅 2023年3期 [517－524][摘要](1065)[pdf 4809KB](812) DOI:10.11992/tis.202110003

4 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](1865)[pdf 4634KB](1513) DOI:10.11992/tis.202107031

5 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](2439)[pdf 4289KB](1556) DOI:10.11992/tis.202107016

6 一种核的上下文多臂赌博机推荐算法 王鼎1, 门昌骞1, 王文剑1,2 2022年3期 [625－633][摘要](1999)[pdf 4536KB](1070) DOI:10.11992/tis.202105039

7 面向智能教育的自适应学习关键技术与应用 陈恩红1, 刘淇1, 王士进2, 黄振亚1, 苏喻1,2, 丁鹏2, 马建辉1, 竺博2 2021年5期 [886－898][摘要](6152)[pdf 6797KB](2023) DOI:10.11992/tis.202105036

8 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](3691)[pdf 4878KB](1685) DOI:10.11992/tis.202009005

9 面向推荐系统的分期序列自注意力网络 鲍维克1, 袁春2 2021年2期 [353－361][摘要](4883)[pdf 3664KB](1774) DOI:10.11992/tis.202005028

10 基于时空循环神经网络的下一个兴趣点推荐方法 柴瑞敏, 殷臣, 孟祥福, 张霄雁, 关昕, 齐雪月 2021年3期 [407－415][摘要](5531)[pdf 4779KB](2100) DOI:10.11992/tis.202004009

11 基于位置和开放链接数据的旅游推荐系统综述 YOCHUM Phatpicha, 常亮, 古天龙, 祝曼丽 2020年1期 [25－32][摘要](6196)[pdf 4591KB](2680) DOI:10.11992/tis.201912023

12 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](7762)[pdf 4338KB](3905) DOI:10.11992/tis.201908034

13 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](5850)[pdf 5093KB](2186) DOI:10.11992/tis.201907034

14 基于知识图谱和用户长短期偏好的个性化景点推荐 贾中浩, 宾辰忠, 古天龙, 常亮, 朱桂明, 陈炜 2020年5期 [990－997][摘要](6129)[pdf 1585KB](1944) DOI:10.11992/tis.201904064

15 上下文感知旅游推荐系统研究综述 匡海丽, 常亮, 宾辰忠, 古天龙 2019年4期 [611－618][摘要](6563)[pdf 3918KB](2815) DOI:10.11992/tis.201901013

16 旅游知识图谱特征学习的景点推荐 贾中浩, 古天龙, 宾辰忠, 常亮, 张伟涛, 朱桂明 2019年3期 [430－437][摘要](8167)[pdf 4186KB](2751) DOI:10.11992/tis.201810032

17 酒店在线评论数据的特征挖掘 秦海菲1, 杜军平2 2018年6期 [1006－1014][摘要](5842)[pdf 3243KB](1936) DOI:10.11992/tis.201806016

18 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](5059)[pdf 4630KB](1668) DOI:10.11992/tis.201806002

19 知识图谱的推荐系统综述 常亮, 张伟涛, 古天龙, 孙文平, 宾辰忠 2019年2期 [207－216][摘要](12858)[pdf 782KB](10498) DOI:10.11992/tis.201805001

20 旅游路线规划研究综述 常亮, 孙文平, 张伟涛, 宾辰忠, 古天龙 2019年1期 [82－92][摘要](6552)[pdf 842KB](2867) DOI:10.11992/tis.201804005

21 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](5417)[pdf 986KB](1965) DOI:10.11992/tis.201802011

22 多特征融合的兴趣点推荐算法 涂飞 2019年4期 [779－786][摘要](4829)[pdf 2067KB](1951) DOI:10.11992/tis.201801048

23 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](6569)[pdf 827KB](2601) DOI:10.11992/tis.201711036

24 加权高效用因子的两阶段混合推荐算法 张旭, 孙福振, 方春 2019年3期 [518－524][摘要](4437)[pdf 3937KB](1394) DOI:10.11992/tis.201710028

25 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](4816)[pdf 4256KB](1693) DOI:10.11992/tis.201710024

26 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](5493)[pdf 2301KB](1982) DOI:10.11992/tis.201701002

27 基于影响力控制的热传导算法 雷震1, 文益民1,2, 王志强1, 缪裕青1,2 2016年3期 [328－335][摘要](6028)[pdf 4457KB](2330) DOI:10.11992/tis.201603042

28 基于用户移动轨迹的个性化健康建议推荐方法 陈万志1, 林澍1, 王丽2, 李冬梅2 2016年2期 [264－271][摘要](5275)[pdf 813KB](2627) DOI:10.11992/tis.201511026

29 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](2400)[pdf 750KB](2330) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201409045

30 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](3129)[pdf 816KB](2915) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201406017

31 社会媒体多模态、多层次资源推荐技术研究 王大玲1,2, 冯时1,2, 张一飞1,2, 于戈1,2 2014年3期 [265－275][摘要](2057)[pdf 1324KB](2449) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201403068

32 面向浏览推荐的网页关键词提取 闫兴龙1,2,3，刘奕群1,2,3，马少平1,2,3，张敏1,2,3，茹立云1,2,3 2012年5期 [398－403][摘要](3947)[pdf 577KB](2557) DOI:

33 面向学术社区的专家推荐模型 李春英1，汤庸2，陈国华2 ，汤志康3 2012年4期 [365－369][摘要](2747)[pdf 706KB](2044) DOI:

34 社交媒体中的信息推荐 黄立威1，李德毅2 2012年1期 [1－8][摘要](5651)[pdf 927KB](2833) DOI: