基于隐式反馈的协同过滤算法研究综述

• 作者: 李改 邹小青
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 推荐系统 协同排序 个性化服务 单类协同过滤 隐式数据
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-5,9
• 页数: 6页
• 字数: 7938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.11.001

摘要

基于隐式反馈的协同过滤算法是信息推荐系统中广泛运用的核心技术,近年来在国内外得到了深入研究.以往有关协同过滤的研究综述主要侧重于传统的协同过滤算法,有关基于隐式反馈的协同过滤算法的研究综述较少.文中对基于隐式反馈的协同过滤算法的相关研究进行全面总结,首先介绍基于隐式反馈的协同过滤算法的简介及其所面临的挑战,接着详细介绍当前各类基于隐式反馈的协同过滤算法的研究现状,最后给出基于隐式反馈的协同过滤算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.文中详细介绍基于隐式反馈的协同过滤算法的知识框架,理清了基于隐式反馈的协同过滤算法的研究脉络,为后续研究提供参考.相信该研究工作对推进个性化信息服务的发展具有重大意义.