简介：研究了时间窗口对基于10种用户相似性指标的个性化推荐算法的影响。在标准数据集MovieLens上的实验结果表明,只采用大约12.56%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可以平均提高27.17%,而推荐列表多样性可以平均提高3.28%,极大地降低大规模数据所带来的计算复杂性问题。
简介：本文主要应用复杂系统理论的相关知识,从方法论角度来看,将复杂系统理论与多项目资源管理理论相结合,以信息系统工程建设中的多项目资源管理为实例,力图提出多项目管理中的资源配置解决方案。
时间窗口对个性化推荐算法的影响研究
基于复杂系统理论的多项目资源管理模式——以某企业的信息化建设项目为例
