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《电子商务 E-business》阅读文献：A multi-disciplinar recommender system to advice research resources in University Digital Libraries
文档格式：PDF　文档大小：559.81KB　文档页数：9
《电子商务 E-business》阅读文献：A multi-disciplinar recommender system to advice research resources in University Digital Libraries
《电子商务 E-business》阅读文献：A Multidimensional Paper Recommender Experiments and Evaluations
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《电子商务 E-business》阅读文献：A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems
文档格式：PDF　文档大小：1.37MB　文档页数：9
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《电子商务 E-business》阅读文献：A New Evaluation Criterion for Recommender Systems
文档格式：PDF　文档大小：300.26KB　文档页数：25
《电子商务 E-business》阅读文献：A New Evaluation Criterion for Recommender Systems
《电子商务 E-business》阅读文献：A New Genetic Algorithm Recommender System for Achieving Customer-Seller Win-Win Quiescent
文档格式：PDF　文档大小：539.27KB　文档页数：7
《电子商务 E-business》阅读文献：A New Genetic Algorithm Recommender System for Achieving Customer-Seller Win-Win Quiescent
《电子商务 E-business》阅读文献：A New Ontology-Supported and Hybrid Recommending Information System for Scholars
文档格式：PDF　文档大小：1.48MB　文档页数：6
《电子商务 E-business》阅读文献：A New Ontology-Supported and Hybrid Recommending Information System for Scholars
《电子商务 E-business》阅读文献：A new recommender system to combine content-based and collaborative filtering systems
文档格式：PDF　文档大小：355.61KB　文档页数：10
《电子商务 E-business》阅读文献：A new recommender system to combine content-based and collaborative filtering systems
《电子商务 E-business》阅读文献：A Next Generation Recommender System Based on Observed Consumer Behavior and Interactive Evolutionary Algorithms
文档格式：PDF　文档大小：72.09KB　文档页数：11
《电子商务 E-business》阅读文献：A Next Generation Recommender System Based on Observed Consumer Behavior and Interactive Evolutionary Algorithms
《电子商务 E-business》阅读文献：A Paper Recommendation System
文档格式：PDF　文档大小：39.69KB　文档页数：2
《电子商务 E-business》阅读文献：A Paper Recommendation System
《电子商务 E-business》阅读文献：A Personalized Paper Recommendation Approach Based on Web Paper Mining and Reviewer's Interest Modeling
文档格式：PDF　文档大小：253.19KB　文档页数：4
《电子商务 E-business》阅读文献：A Personalized Paper Recommendation Approach Based on Web Paper Mining and Reviewer's Interest Modeling
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