电子商务协同过滤可扩展性研究综述

摘要：

在介绍传统协同过滤算法的基础上,将协同过滤可扩展性改善技术归纳为6类,包括聚类、概率方法、降维、基于项目、数据集缩减以及线性模型,重点评述各类算法的研究情况,并将其基本思路总结为两点:在尽量不影响推荐质量的前提下,缩小最近邻查询空间;定期离线进行用户相似性度量和最近邻搜寻,减小在线推荐计算量.最后探讨该领域未来的两个研究方向,即基于分布式结构的协同过滤算法、基于形式概念分析的最近邻搜寻.

关键词：电子商务、推荐系统、协同过滤、可扩展性

分类号：C931(管理学)

资助基金：四川省教育厅青年基金09ZB068

在线出版日期：2011-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：37-44