本文關(guān)鍵詞：面向隱式反饋的推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與趨勢

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【摘要】：推薦系統(tǒng)作為解決信息過載的一種有效手段,已成為工業(yè)界和學術(shù)界的研究熱點,它依據(jù)用戶的顯式或隱式反饋信息推測其需求、興趣等,將其偏好的信息、產(chǎn)品等推薦給他們。面向顯式反饋信息的推薦方法是目前的主流,而隱式反饋信息的普遍性使得基于此類的推薦方法具有更廣的適用性,但是,隱式反饋信息并不能直接反映用戶的偏好,因而利用它進行推薦具有很大的挑戰(zhàn)。首先闡述了隱式反饋的特性以及基于此類信息進行推薦的必要性和所面臨的問題;然后對面向隱式反饋的推薦算法給出了全面的、系統(tǒng)的分類,在此基礎(chǔ)上比較了各類隱式反饋的推薦方法的優(yōu)、缺點,并進一步分析了適用于隱式反饋推薦方法的多種評價指標;最后討論了面向隱式反饋推薦方法的未來發(fā)展方向。
【作者單位】： 上海交通大學計算機科學與工程系;
【關(guān)鍵詞】： 推薦算法 隱式反饋 推薦評估指標
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2015-04-11返修日期:2015-08-141引言隨著信息技術(shù)的發(fā)展,人們面臨著日益嚴重的“信息過載現(xiàn)象”(Information Overload),如何幫助用戶迅速發(fā)現(xiàn)其所需的信息成為了一個重要挑戰(zhàn)。在此背景下,推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。無論是在電子商務(wù)中為用戶尋找其可能喜歡的商品,還是在

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6 梁莘q，

本文編號：625560