语义推荐算法研究综述

• 作者: 向阳 喻剑 张佳雯 张波 黄德双 黄震华
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 2262-2275
• 页数: 14页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 13181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.035

摘要

近年来，语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点。与传统的推荐算法相比，语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等方面具有显著的优势。针对语义推荐算法的国内外研究现状、进展，从四个角度进行归纳和总结，即基于语义的内容推荐算法、基于语义的协同过滤推荐算法、基于语义的混合推荐算法以及基于语义的社会化推荐算法，旨在尽可能全面地对语义推荐算法进行细致的介绍与分析，为相关研究人员提供有价值的学术参考。最后，立足于研究现状的分析与把握，对当前语义推荐算法所面临的挑战与发展趋势进行了展望。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向阳	同济大学电子与信息工程学院	88	1316	16.0	34.0
2	黄震华	同济大学电子与信息工程学院	30	350	9.0	18.0
3	张波	上海师范大学信息与机电工程学院	28	148	7.0	11.0
4	喻剑	同济大学电子与信息工程学院	10	43	4.0	6.0
5	张佳雯	同济大学电子与信息工程学院	3	146	2.0	3.0
6	黄德双	同济大学电子与信息工程学院	1	22	1.0	1.0