推荐算法综述

• 作者: 杨博 赵鹏飞
• 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
• 页码范围: 337-350
• 分类号: TP393
• 字数: 12476字
• 语种: 中文

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.

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