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用户兴趣聚类类文章94篇，页次：1/1页 【 第一页‖ 上一页 ‖ 下一页 ‖ 最后页】 转到
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| 基于用户兴趣聚类的电子政务信息资源[本文76页] | 电子商务推荐系统中用户聚类问题与用[本文51页] | 面向营销数据库的用户聚类策略及用户[本文58页] |
| 基于web日志的用户兴趣聚类研究[本文64页] | 基于改进混合聚类技术的用户兴趣智能[本文64页] | 基于用户兴趣聚类的协同过滤推荐技术[本文73页] |
| 基于论文关键词聚类的用户兴趣模型细[本文57页] | 基于用户兴趣的混合数据聚类算法研究[本文55页] | 基于聚类和用户兴趣的协同过滤算法的[本文47页] |
| 基于聚类分析的网络用户兴趣挖掘方法[本文165页] | 基于项目聚类和用户兴趣的个性化推荐[本文63页] | 基于用户兴趣变化动态聚类的协同过滤[本文63页] |
| 基于kruskal算法改进的k-means聚类和[本文67页] | 基于层次聚类的微博用户兴趣发现关键[本文65页] | 基于用户兴趣和模糊聚类的web日志挖掘[本文73页] |
| 基于聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推[本文63页] | 融合用户兴趣和文本聚类的企业微博客[本文50页] | 基于用户兴趣聚类的协同过滤算法的研[本文59页] |
| 基于用户兴趣变化和聚类的混合推荐算[本文75页] | web日志挖掘在网站推荐服务中的应用研[本文54页] | 基于aco的web使用挖掘方法研究[本文111页] |
| 基于用户兴趣模型的个性化推荐与搜索[本文50页] | 面向web个性化服务的用户建模技术[本文64页] | 基于路径相似度的web用户模糊聚类算法[本文50页] |
| 用户浏览内容分析与用户兴趣挖掘[本文64页] | 基于混合聚类的个性化搜索研究[本文71页] | 元搜索引擎的个性化技术研究[本文71页] |
| 基于用户兴趣的个性化元搜索引擎研究[本文76页] | 隐式用户兴趣挖掘的研究与实现[本文71页] | 基于用户浏览内容的web用户浏览行为个[本文65页] |
| 社会网络中兴趣发现与信息组织的研究[本文110页] | 个性化搜索引擎的研究与实现[本文81页] | 面向用户兴趣的校园网聚类搜索引擎的[本文67页] |
| 互联网公开情报收集与处理技术研究[本文59页] | 面向社区教育的个性化学习系统的研究[本文66页] | 基于网页聚类的搜索引擎结果排序[本文62页] |
| 元搜索引擎结果个性化排序的研究与实[本文61页] | 面向用户兴趣的web文档聚类研究[本文68页] | 建立层次结构用户兴趣模型的方法[本文58页] |
| 基于粗集模型的聚类方法及其在文献过[本文48页] | 基于粗糙集理论的文本挖掘技术研究[本文55页] | 基于web日志挖掘的个性化服务研究[本文57页] |
| 基于web的用户兴趣及需求技术的研究[本文83页] | 基于模糊信息处理的个性化文件搜索引[本文91页] | 基于文本挖掘和表层信息的论文阅读价[本文61页] |
| d~2核k-means算法在标签系统中的应用[本文56页] | 面向个性化web新闻服务的层次型用户兴[本文62页] | 基于协同过滤的电子商务个性化推荐算[本文81页] |
| 基于用户兴趣模型的个性化搜索算法研[本文62页] | 协同过滤推荐系统的用户兴趣变化和稀[本文79页] | 基于模糊聚类算法及推荐技术的搜索引[本文62页] |
| 互联网访问数据用户识别与兴趣度分析[本文70页] | 基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现[本文63页] | 个性化检索系统中用户兴趣模型构建研[本文49页] |
| 基于浏览内容的用户兴趣研究[本文72页] | 个性化新闻事件推荐系统的研究与实现[本文74页] | 面向p2p网贷产品的混合推荐算法研究[本文69页] |
| 微博活跃用户兴趣偏好建模和信息推荐[本文69页] | 基于移动终端的用户兴趣模型设计与应[本文74页] | 基于关联规则与用户兴趣模型的个性化[本文70页] |
| 基于短文本处理算法优化的文本信息推[本文100页] | 基于主题模型与用户兴趣的个性化新闻[本文72页] | 基于用户兴趣度的社区内容推荐方法研[本文80页] |
| 微博兴趣社区发现及其热议话题检测技[本文63页] | 基于爬虫和文本聚类分析的网络舆情分[本文79页] | 基于二分图的聚类推荐算法研究[本文69页] |
| 基于上下文感知的移动新闻推荐研究与[本文82页] | 基于聚类和矩阵分解的推荐算法的研究[本文61页] | 基于特征属性相似度的混合推荐算法研[本文43页] |
| 基于微博标签的个性化信息推荐研究[本文69页] | 面向移动互联网的用户兴趣度分析及应[本文64页] | 社交网络中的标签主题识别及社群挖掘[本文137页] |
| 基于用户兴趣和时间的协同过滤算法研[本文73页] | 基于用户访问兴趣的路径聚类研究[本文83页] | 结合时间窗的用户访问兴趣聚类分析[本文62页] |
| 基于用户浏览兴趣的web日志聚类研究[本文60页] | 蚁群聚类算法及其在推荐系统中的应用[本文53页] | 对于web用户分类与个性化浏览模式提取[本文59页] |
| web用户使用模式与兴趣挖掘方法研究[本文124页] | 基于web挖掘的个性化用户兴趣模型的研[本文56页] | 基于个人网页数据挖掘模型的研究与构[本文68页] |
| 基于点击的用户聚类的研究[本文69页] | 个性化信息服务中的用户兴趣迁移研究[本文69页] | web访问信息挖掘若干关键技术的研究[本文133页] |
| 基于社会兴趣聚类的协同过滤推荐算法[本文66页] | 基于协同过滤算法的个性化推荐技术研[本文70页] | 基于用户兴趣的协同过滤推荐算法研究[本文41页] |
| 基于用户偏好和用户聚类的协同过滤算[本文75页] | 企业微博粉丝兴趣识别及用户细分研究[本文105页] | 初三班主任工作计划[共1684字] |
| 护理年度工作总结[共4648字] | 妊娠期肝内胆汁淤积症67例临床分析及[共1495字] | “过渡时期的公有制”与“社会主义社[共5648字] |
