上下文感知推荐系统:挑战和机遇

• 作者: ALI Waqar KHAN Abdullah Aman TUMRANI Saifullah 邵杰
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 上下文感知 上下文获取 上下文整合
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 655-673
• 页数: 19页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.05.002

摘要

该文梳理了社会和科学领域中上下文感知推荐系统的主要概念、技术、挑战和未来趋势;其次,分类介绍了可用于基于上下文的推荐的一系列技术和主要框架.除了经典的基于内容、基于协同过滤和基于矩阵分解的技术之外,调研了最近的研究方向,即基于深度学习和基于模糊逻辑的方法.最后,描述了在推荐过程中利用上下文信息的潜在研究机会.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵杰	电子科技大学计算机科学与工程学院	4	0	0.0	0.0
2	ALI Waqar	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
6	KHAN Abdullah Aman	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
7	TUMRANI Saifullah	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0