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摘要:
互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代.海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分,另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的"暗信息",无法被一般用户获取.个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系,利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,进而进行个性化推荐,其本质就是信息过滤.个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题.事实上,它是目前解决信息过载问题最有效的工具.文中根据推荐算法的不同,分别介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,混合推荐系统,以及最近兴起的基于用户一产品二部图网络结构的推荐系统.并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向.推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注,它与管理科学、消费行为等研究也密切相关.能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴,有助于我国学者了解该领域的主要进展.
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文献信息
篇名 个性化推荐系统的研究进展
来源期刊 自然科学进展 学科 工学
关键词 推荐系统 个性化推荐 协同过滤 基于内容的推荐 基于网络的推荐
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 专题评述
研究方向 页码范围 1-15
页数 15页 分类号 TP3
字数 11551字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-008X.2009.01.001
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
个性化推荐
协同过滤
基于内容的推荐
基于网络的推荐
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自然科学进展
月刊
1002-008X
11-3852/N
大16开
北京市
80-215
1991
chi
出版文献量(篇)
2485
总下载数(次)
2
总被引数(次)
47950
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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