Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Matrix factorization (MF) based approaches have proven to be efficient for rating-based recommendation systems. In this work, we propose several matrix factorization approaches with improved prediction accuracy. We introduce a novel and fast (semi)-positive MF approach that approximates the features by using positive values for either users or items. We describe a momentum-based MF approach. A transductive...
Matrix factorization (MF) based approaches have proven to be efficient for rating-based recommendation systems. In this paper, we propose a hybrid approach that alloys an improved MF and the so-called NSVD1 approach, resulting in a very accurate factor model. After that, we propose a unification of factor models and neighbor based approaches, which further improves the performance. The approaches...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.