协同过滤推荐技术归类分析与探讨

发布时间：2018-04-13 22:19

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《计算机与现代化》2016年12期

【摘要】：随着信息过载问题日益严重,推荐系统被广泛使用在互联网领域。协同过滤是目前推荐系统中应用最成功的推荐技术。由经典的协同过滤推荐及最新研究可知,协同过滤推荐存在3个主要问题:冷启动、稀疏性及可扩展性。本文针对这3个问题,围绕着用户冷启动、物品冷启动、评分预测、相似度计算、社会化推荐、矩阵分解、聚类、云计算等研究现状进行较深入的阐述与总结。最后,预测未来协同过滤推荐的研究热点。
[Abstract]:With the problem of information overload becoming more and more serious, recommendation system is widely used in the field of Internet.Collaborative filtering is the most successful recommendation technology in recommendation system.From the classical collaborative filtering recommendation and the latest research, we know that there are three main problems in collaborative filtering recommendation: cold start, sparsity and scalability.Aiming at these three problems, this paper focuses on user cold start, item cold start, score prediction, similarity calculation, socialized recommendation, matrix decomposition, clustering, cloud computing and so on.Finally, the research focus of collaborative filtering recommendation in the future is predicted.
【作者单位】： 西安工业大学计算机科学与工程学院;
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1746452