期刊专题

10.11896/j.issn.1002-137X.2016.4.002

面向隐式反馈的推荐系统研究现状与趋势

引用
推荐系统作为解决信息过载的一种有效手段,已成为工业界和学术界的研究热点,它依据用户的显式或隐式反馈信息推测其需求、兴趣等,将其偏好的信息、产品等推荐给他们.面向显式反馈信息的推荐方法是目前的主流,而隐式反馈信息的普遍性使得基于此类的推荐方法具有更广的适用性,但是,隐式反馈信息并不能直接反映用户的偏好,因而利用它进行推荐具有很大的挑战.首先阐述了隐式反馈的特性以及基于此类信息进行推荐的必要性和所面临的问题;然后对面向隐式反馈的推荐算法给出了全面的、系统的分类,在此基础上比较了各类隐式反馈的推荐方法的优、缺点,并进一步分析了适用于隐式反馈推荐方法的多种评价指标;最后讨论了面向隐式反馈推荐方法的未来发展方向.

推荐算法、隐式反馈、推荐评估指标

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TP391(计算技术、计算机技术)

2016-05-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

7-15,49

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2016,43(4)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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