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基于K-means和矩阵分解的位置推荐算法
更新时间：2020-06-11
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    • 基于K-means和矩阵分解的位置推荐算法

    • Location recommendation algorithm based on K-means and matrix factorization

    • “在个性化位置推荐领域，研究者采用矩阵分解和聚类方法，提高了推荐准确率和召回率，同时缩短了运行时间。”
    • 李宾 ，周旭 ，梅芳 ，潘帅宁
    • 吉林大学学报（工学版） 2019年49卷第5期 页码：1653-1660
    • 作者机构：

      1.吉林大学 数学学院，长春 130012

      2.吉林大学 公共计算机教学与研究中心，长春 130012

      3.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

      4.华中科技大学 计算机科学与技术学院，武汉 430074

    • 作者简介：

      李宾(1960-),女,副教授.研究方向:算法分析与设计.E-mail:lb@jlu.edu.cn

      周旭(1988-),女,讲师,博士.研究方向:社交网络分析,计算智能. E-mail:zhoux16@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61806083;61872158);吉林省科技厅优秀青年人才基金项目(20190103051JH);吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20190161KJ)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20181264     

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