slimrec：预测评级和Top-N的稀疏线性方法建议

稀疏线性方法（SLIM）预测评级和top-n适合稀疏隐式正反馈系统的建议。苗条的分解为多个弹性网优化问题在多个核上并行。该软件包基于“SLIM：稀疏线性《Top-N推荐系统的方法》，夏宁和George Karypis著<doi:10.1109/ICDM.2011.134>.

版本：	0.1.0
取决于：	R（≥3.3.3），统计（≥3.3.2）
进口：	断言（≥0.1），平行（≥3.3.3），矩阵(≥ 1.2.8),格尔姆奈特(≥ 2.0.5),大存储器(≥ 4.5.19),pbapply（应用程序）(≥ 1.3.2)
出版：	2017年3月25日
作者：	Srikanth KS【aut，cre】
维护人员：	Srikanth KS<sri.teach at gmail.com>
许可证：	GPL-3公司
需要编译：	不
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	slimrec结果

文档：

参考手册：

瘦rec.pdf

下载：

包源：	苗条_0.1.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：slimrec_0.1.0.zip码，r版本：slimrec_0.1.0.zip码，r-oldrel：slimrec_0.1.0.zip码
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：苗条_0.1.0.tgz，r-release（arm64）：苗条_0.1.0.tgz，r-oldrel（arm64）：苗条_0.1.0.tgz，r-prerel（x86_64）：苗条_0.1.0.tgz，r-release（x86_64）：苗条_0.1.0.tgz

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