本文關(guān)鍵詞：非獨(dú)立同分布推薦系統(tǒng):推薦范式轉(zhuǎn)換的綜述和框架　出處：《Engineering》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：雖然推薦系統(tǒng)在我們的生活、學(xué)習(xí)、工作和娛樂中扮演著越來越重要的角色,但是很多時(shí)候我們收到的推薦都是不相關(guān)的、重復(fù)的,或者包含不感興趣的產(chǎn)品和服務(wù)。這些差的推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的原因來源于一個(gè)本征假設(shè):傳統(tǒng)的理論和推薦系統(tǒng)認(rèn)為用戶和物品是獨(dú)立同分布的(IID)。另一個(gè)明顯的現(xiàn)象是,雖然投入了很多的精力模擬用戶或者物品的特殊屬性,但用戶和物品的總體屬性及它們之間的非獨(dú)立同分布性(non-IID)被忽略了。本文先討論了推薦系統(tǒng)的非獨(dú)立同分布性,緊接著介紹了非獨(dú)立同分布性原理,目的是從耦合和異構(gòu)性的角度來深入闡述傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)的固有本質(zhì)。這種非獨(dú)立同分布推薦系統(tǒng)引起了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)范式的轉(zhuǎn)化——從獨(dú)立同分布向非獨(dú)立同分布進(jìn)行轉(zhuǎn)化,希望能夠形成高效的、相關(guān)性高的、個(gè)人訂制和可操作的推薦系統(tǒng)。這種系統(tǒng)創(chuàng)造了令人興奮的能夠解決包含冷啟動(dòng)、以稀疏數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、跨域、基于群組信息和欺詐攻擊等各種復(fù)雜情況的新的研究方向和解決方案。
[Abstract]:Although recommender systems play an increasingly important role in our life, study, work and entertainment, many times, the recommendations we receive are irrelevant, repetitive or contain products and services that are not interested. The reasons for these poor recommendation systems come from an eigenhypothesis: traditional theories and recommender systems believe that users and items are independently and identically distributed (IID). Another obvious phenomenon is that although a lot of effort has been invested in simulating the special attributes of users or articles, the overall attributes of users and items and the non independent and identically distributed (non-IID) between them have been ignored. This paper first discusses the independent and identically distributed nature of recommender systems, and then introduces the principle of non identity and identically distributed. The purpose is to further explain the inherent nature of traditional recommender systems from the perspective of coupling and heterogeneity. This kind of independent and identically distributed recommender system has caused the transformation of traditional recommender system paradigm -- transforming from independent distribution to independent distribution, hoping to form an efficient, highly correlated, personal customized and operable recommender system. This system has created an exciting new research direction and solution to solve the complex situations including cold start, sparse data based, cross domain, group based information and fraud attacks.
【作者單位】： Advanced
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1.IntroductionRecommendation[1,2]is a major application of big data[3,4].It plays an increasingly important role in both core business andnew economy,particularly when it involves social media,mobileservices,online business,and study and living.In recent

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本文編號：1341797