协同过滤推荐瓶颈问题综述

• 作者: 曹一鸣
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 协同过滤 数据稀疏性问题 冷启动问题 可扩展性问题
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 315-321
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 8720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.12.076

摘要

个性化推荐使得用户从浩瀚信息检索查找中解放出来,成为一种继搜索引擎之后获取信息的重要方式.协同过滤因为其算法简单,能够处理复杂对象,并且推荐效果优异,成为个性化推荐中最成功和应用最广泛的技术.但随着推荐系统规模扩大,协同过滤受到了数据稀疏性、冷启动和可扩展性等瓶颈问题严重挑战.本文总结了传统协同过滤推荐技术流程,重点研究了解决协同过滤瓶颈问题的方案,分析了它们各自的优缺点,便于后续实现协同过滤推荐系统时方案的选择和使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹一鸣	北京邮电大学网络技术研究院	1	33	1.0	1.0