Los sistemas de recomendación sugieren artículos a los usuarios en función de sus posibles intereses, y son importantes para aliviar las presiones de búsqueda y selección inducidas por la creciente información de los artículos. Los sistemas de recomendación clásicos se centran principalmente en la precisión de la recomendación. Sin embargo, con el aumento de las demandas diversificadas de los usuarios, múltiples métricas que pueden entrar en conflicto deben ser consideradas en los sistemas de recomendación modernos, especialmente para el sistema de recomendación personalizado. En este documento, diseñamos un sistema de recomendación personalizado considerando los tres objetivos conflictivos, es decir, la precisión, la diversidad y la novedad. Luego, para que el sistema proporcione artículos recomendados más completos, presentamos un algoritmo de recomendación personalizado multiobjetivo utilizando la computación evolutiva guiada por puntos extremos (llamado MOEA-EPG). El MOEA-EPG propuesto está guiado por tres puntos extremos y su operador de cruce está diseñado para satisfacer mejor las demandas de los usuarios. Los resultados experiment
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Minería de datos para la optimización de la alimentación de material en la producción de plantillas de circuitos impresos
Artículos:
Una revisión exhaustiva de los juegos serios en las profesiones de la salud.
Artículos:
Integrando el Control de Uso con Comunicaciones Basadas en SIP
Artículos:
El camino de construcción y modo del Sistema de Servicio de Información Turística Pública desde la Perspectiva de la Ciudad Inteligente.
Artículos:
Aplicación del Sistema de Información Móvil Basado en Internet en la Enseñanza en el Aula Universitaria de Educación Física
Artículos:
La curva S como herramienta para la planeación y control de procesos de construcción: casos de estudio
Artículos:
Investigación sobre control de costos de proyectos de construcción con base en la teoría de construcción sin pérdidas y BIM : caso práctico
Artículos:
Agua subterránea : el recurso oculto
Artículos:
Modelo de aceptación de las tecnologías basadas en la inteligencia artificial (IA) en las empresas de construcción: Aplicación del Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) en combinación con el Marco Tecnología-Organización-Entorno (TOE)