本文關(guān)鍵詞：基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法研究綜述

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【摘要】：排序?qū)W習(xí)技術(shù)嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決排序問題,已被深入研究并廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域,如信息檢索、文本挖掘、個性化推薦、生物醫(yī)學(xué)等.將排序?qū)W習(xí)融入推薦算法中,研究如何整合大量用戶和物品的特征,構(gòu)建更加貼合用戶偏好需求的用戶模型,以提高推薦算法的性能和用戶滿意度,成為基于排序?qū)W習(xí)推薦算法的主要任務(wù).對近些年基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法研究進(jìn)展進(jìn)行綜述,并對其問題定義、關(guān)鍵技術(shù)、效用評價、應(yīng)用進(jìn)展等進(jìn)行概括、比較和分析.最后,對基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行探討和展望.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 排序?qū)W習(xí) 推薦算法 機(jī)器學(xué)習(xí) 興趣模型 個性化服務(wù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272268,61103069) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973)(2014CB340404) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-12-0413) 霍英東教育基金會高等院校青年教師基金(142002) 上海市青年科技啟明星計劃(15QA1403900)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算和社會網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)空間中所蘊(yùn)含的信息量呈指數(shù)級增長[1].據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC(Int’l data corporation)2012年報告顯示:預(yù)計到2020年,全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到35.2ZB, 這一數(shù)據(jù)量是2011年的22倍[2].推薦系統(tǒng)正是在這樣的背景下被提出的,并

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 HE Zhifen;YANG Ming;LIU Huidong;;Multi-task Joint Feature Selection for Multi-label Classification[J];Chinese Journal of Electronics;2015年02期

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3 邱繼釗;計華;張化祥;;用于多標(biāo)記學(xué)習(xí)的局部順序分類器鏈算法[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2013年09期

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5 海本齋;解瑞云;李思嘉;穆曉霞;;基于網(wǎng)格的景區(qū)推薦系統(tǒng)設(shè)計與算法研究[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年01期

6 李志欣;卓亞琦;張燦龍;周生明;;多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究綜述[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2014年06期

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9 呂靜;何志芬;;一種基于正則化最小二乘的多標(biāo)記分類算法[J];南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2015年01期

10 何朋;周麗娟;;基于聯(lián)合概率的多標(biāo)簽分類算法[J];計算機(jī)應(yīng)用;2015年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 賈冬艷;基于多維信任模型的可信推薦方法研究[D];燕山大學(xué);2013年

2 吳慶耀;高維數(shù)據(jù)的若干分類問題及算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

3 祝恒書;面向移動商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

4 劉松;基于全信息的問答系統(tǒng)研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

5 潘志斌;半監(jiān)督排序的若干關(guān)鍵問題研究[D];華中科技大學(xué);2014年

6 呂苗;基于情境的商品個性化推薦方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

7 Nana Yaw Asabere;智能會議中的社會感知推薦[D];大連理工大學(xué);2014年

8 吳小坤;輕量級服務(wù)推薦算法研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

9 秦利靜;推薦系統(tǒng)模型與學(xué)習(xí)算法研究[D];清華大學(xué);2014年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 廖凡迪;海量電信數(shù)據(jù)的挖掘與異常分析[D];北京郵電大學(xué);2013年

2 任錢德;基于偏最小二乘回歸的多標(biāo)簽分類算法研究[D];浙江師范大學(xué);2013年

3 李豐;多關(guān)系圖中的類標(biāo)傳遞要素計算方法與應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

4 何穎婧;多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法及其在標(biāo)簽推薦中應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2014年

5 徐穩(wěn);湖南農(nóng)業(yè)信息區(qū)域推送關(guān)鍵技術(shù)研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

6 劉真;基于用戶評分矩陣分塊的魯棒推薦模型研究[D];燕山大學(xué);2013年

7 邱繼釗;基于數(shù)據(jù)及標(biāo)記關(guān)聯(lián)的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法研究[D];山東師范大學(xué);2014年

8 謝潤泉;基于隱式專家的個性化新聞推薦[D];廈門大學(xué);2014年

9 周揚(yáng)名;基于高斯混合模型的標(biāo)簽排序算法研究[D];浙江大學(xué);2014年

10 王占東;基于多示例多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的圖像分類標(biāo)注[D];安徽大學(xué);2014年

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐義峰;徐云青;劉曉平;;一種基于時間序列性的推薦算法[J];計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2006年10期

2 余小鵬;;一種基于多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用;2007年06期

3 張海玉;劉志都;楊彩;賈松浩;;基于頁面聚類的推薦算法的改進(jìn)[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年09期

4 張立燕;;一種基于用戶事務(wù)模式的推薦算法[J];福建電腦;2009年03期

5 王晗;夏自謙;;基于蟻群算法和瀏覽路徑的推薦算法研究[J];中國科技信息;2009年07期

6 周珊丹;周興社;王海鵬;倪紅波;張桂英;苗強(qiáng);;智能博物館環(huán)境下的個性化推薦算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年19期

7 王文;;個性化推薦算法研究[J];電腦知識與技術(shù);2010年16期

8 張愷;秦亮曦;寧朝波;李文閣;;改進(jìn)評價估計的混合推薦算法研究[J];微計算機(jī)信息;2010年36期

9 夏秀峰;代沁;叢麗暉;;用戶顯意識下的多重態(tài)度個性化推薦算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年16期

10 楊博;趙鵬飛;;推薦算法綜述[J];山西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王韜丞;羅喜軍;杜小勇;;基于層次的推薦:一種新的個性化推薦算法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2007年

2 唐燦;;基于模糊用戶心理模式的個性化推薦算法[A];2008年計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會論文集[C];2008年

3 秦國;杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

4 周玉妮;鄭會頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)[A];社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會第17屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

5 蘇日啟;胡皓;汪秉宏;;基于網(wǎng)絡(luò)的含時推薦算法[A];第五屆全國復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會議論文（摘要）匯集[C];2009年

6 梁莘q，

本文編號：990853