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摘要:
推荐是解决互联网信息过载的主要途径之一,已被广泛应用于电子商务等多个领域.尽管已存在多种推荐算法,建造出更加智能、更加鲁棒的推荐系统仍面临诸多尚未解决的难题,推荐方法的研究仍是智能信息处理的研究热点.文章首先阐述了推荐方法的研究背景、研究意义,之后分别介绍了协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、基于图结构的推荐算法和混合推荐算法,分析了各类算法的优点与不足,最后总结了主要的评价方法以及面临的主要问题,提出了改进的方法和未来可能的研究方向.
推荐文章
基于深度学习的推荐算法研究综述
推荐系统
深度学习
协同过滤
内容推荐
动态推荐
标签推荐
语义推荐算法研究综述
语义
推荐算法
内容推荐
协同过滤推荐
混合推荐
社会化推荐
个性化推荐系统综述
信息超载
个性化推荐
性能评价
跨领域推荐技术综述
信息过载
个性化
跨领域推荐算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 推荐算法综述
来源期刊 山西大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信息过载 推荐系统 协同过滤 信息检索 数据挖掘 机器学习
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 第三届全国智能信息处理学术会议论文选登
研究方向 页码范围 337-350
页数 分类号 TP393
字数 12476字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨博 吉林大学计算机科学与技术学院 50 1151 15.0 33.0
5 赵鹏飞 吉林大学计算机科学与技术学院 13 234 3.0 13.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (95)
共引文献  (962)
参考文献  (23)
节点文献
引证文献  (182)
同被引文献  (112)
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研究主题发展历程
节点文献
信息过载
推荐系统
协同过滤
信息检索
数据挖掘
机器学习
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
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山西大学学报(自然科学版)
季刊
0253-2395
14-1105/N
大16开
太原市坞城路92号
22-42
1960
chi
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