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摘要:
近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.
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资源
标签
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协同过滤
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推荐系统
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 社会化推荐系统研究
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 推荐系统 协同过滤 信任推理 矩阵分解 因子分解机
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1356-1372
页数 17页 分类号 TP18
字数 17228字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004831
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (88)
共引文献  (625)
参考文献  (25)
节点文献
引证文献  (234)
同被引文献  (265)
二级引证文献  (545)
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  • 二级引证文献(190)
2020(105)
  • 引证文献(10)
  • 二级引证文献(95)
研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
协同过滤
信任推理
矩阵分解
因子分解机
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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
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