推荐算法研究综述

来源 :第十九届网络新技术与应用年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chao1028
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推荐系统是帮助用户解决信息过载问题的有效工具,已被广泛应用于包括电子商务等在内的多个商业领域。协同过滤、基于内容推荐是目前比较主流的推荐算法。本文综述了相关算法,分析了各自方法的优势与不足,进一步分析了推荐系统中常用的相似性计算方法和评分估计方法。经过多年发展,推荐技术取得了长足进步,然而现有的推荐算法仍面临诸多困难与挑战,其中数据稀疏、可扩展性、用户隐私和特征提取是主要问题。现有的技术和方法都不能从根本上解决这些问题。随着应用领域的不断拓展,推荐系统还会面临新的需求与问题。推荐系统的发展与它面临的问题和挑战密不可分,针对以上问题的推荐方法研究仍是信息检索、数据挖掘和机器学习等智能信息处理领域的热点。
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