协同过滤推荐技术综述

• 作者: 冷亚军 梁昌勇 陆青
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化服务 推荐系统 协同过滤 信息超载
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 720-734
• 页数: 15页
• 分类号: TP311
• 字数: 16053字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术，研究人员对如何完善协同过滤推荐技术开展大量工作，但是相应的研究总结较少。文中对协同过滤的相关研究进行全面回顾，首先阐述协同过滤的内涵及其存在的主要问题，包括稀疏性、多内容及可扩展性，然后详细介绍国内外学者针对以上问题的解决方案，最后指出协同过滤下一步的研究重点。文中介绍一个相对完整的协同过滤知识框架，对理清协同过滤的研究脉络，为后续研究提供参考，推进个性化信息服务的发展具有一定意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁昌勇	合肥工业大学管理学院	235	3624	32.0	48.0
5	陆青	上海电力学院经济与管理学院	43	537	10.0	22.0
6	冷亚军	上海电力学院经济与管理学院	24	374	6.0	19.0