本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過(guò)濾��； 參考：《計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化》2016年12期

【摘要】：隨著信息過(guò)載問(wèn)題日益嚴(yán)重,推薦系統(tǒng)被廣泛使用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。協(xié)同過(guò)濾是目前推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最成功的推薦技術(shù)。由經(jīng)典的協(xié)同過(guò)濾推薦及最新研究可知,協(xié)同過(guò)濾推薦存在3個(gè)主要問(wèn)題:冷啟動(dòng)、稀疏性及可擴(kuò)展性。本文針對(duì)這3個(gè)問(wèn)題,圍繞著用戶(hù)冷啟動(dòng)、物品冷啟動(dòng)、評(píng)分預(yù)測(cè)、相似度計(jì)算、社會(huì)化推薦、矩陣分解、聚類(lèi)、云計(jì)算等研究現(xiàn)狀進(jìn)行較深入的闡述與總結(jié)。最后,預(yù)測(cè)未來(lái)協(xié)同過(guò)濾推薦的研究熱點(diǎn)。
[Abstract]:With the problem of information overload becoming more and more serious, recommendation system is widely used in the field of Internet.Collaborative filtering is the most successful recommendation technology in recommendation system.From the classical collaborative filtering recommendation and the latest research, we know that there are three main problems in collaborative filtering recommendation: cold start, sparsity and scalability.Aiming at these three problems, this paper focuses on user cold start, item cold start, score prediction, similarity calculation, socialized recommendation, matrix decomposition, clustering, cloud computing and so on.Finally, the research focus of collaborative filtering recommendation in the future is predicted.
【作者單位】： 西安工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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8 高e，

本文編號(hào)：1746452