推荐引擎原理及发展综述

发布时间：2017-10-04 17:39

  本文关键词：推荐引擎原理及发展综述

  更多相关文章： 推荐引擎 推荐算法 搜索引擎 信息过载 推荐系统

【摘要】：首先阐述了推荐引擎的主要发展史以及推荐系统的原理,然后论述了各类推荐算法的主要技术原理,通过比较了摘要解其不足之处,并在此基础上分析了当前推荐引擎面临的挑战,最后讨论了推荐引擎的未来发展方向。
【作者单位】： 中国电信股份有限公司北京研究院;
【关键词】： 推荐引擎 推荐算法 搜索引擎 信息过载 推荐系统
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 推荐引擎推荐算法搜索引擎信息过载推荐系统随着信息技术和互联网(特别是Web2.0和移动互联网)的发展,各种图片、微博、视频等大量信息的创建与分享变得越来越容易,人们进入到了一个信息过载的时代。在这个时代,由于信息极度爆炸,使得信息生产者和信息消费者都面临了一个困境:

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 马建威;徐浩;陈洪辉;;信息推荐系统中的朋友关系预测算法设计[J];国防科技大学学报;2013年01期

2 李玲;任青;付园;陈鹤;梅圣民;;基于Hadoop的社交网络服务推荐算法[J];吉林大学学报(信息科学版);2013年04期

3 黄震华;;云环境下top-n推荐算法[J];电子学报;2015年01期

4 方潇;李萌;包們;林宏波;;基于眼动实验的个性化地图推荐模型探讨[J];地理空间信息;2015年01期

5 游兰;张海兵;桂志鹏;胡凯;吴华意;;一种时区聚类协同过滤的空间信息服务质量预测[J];测绘科学;2015年05期

6 LIU Qingwen;XIONG Yan;HUANG Wenchao;;Combining User-Based and Item-Based Models for Collaborative Filtering Using Stacked Regression[J];Chinese Journal of Electronics;2014年04期

7 汪秉宏;周涛;周昌松;;人类行为、复杂网络及信息挖掘的统计物理研究[J];上海理工大学学报;2012年02期

8 王国霞;刘贺平;;个性化推荐系统综述[J];计算机工程与应用;2012年07期

9 李磊;王丁丁;朱顺痣;李涛;;Personalized News Recommendation:A Review and an Experimental Investigation[J];Journal of Computer Science & Technology;2011年05期

10 吴逸明;;融合的协同过滤推荐算法[J];计算机与现代化;2011年06期

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 张寅;个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究[D];浙江大学;2009年

2 蒲海涛;物联网环境下基于上下文感知的智能交互关键技术研究[D];山东科技大学;2011年

3 方育柯;集成学习理论研究及其在个性化推荐中的应用[D];电子科技大学;2011年

4 李晓;自适应人机交互界面研究[D];西南师范大学;2004年

5 张程;面向服务环境中服务的个性化推荐[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2006年

6 王宏宇;商务推荐系统的设计研究[D];中国科学技术大学;2007年

7 张磊;基于本体的主动式知识系统及其若干关键技术研究[D];南京航空航天大学;2006年

8 李涛;推荐系统中若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2009年

9 镇璐;基于知识网格的知识供应理论与技术[D];上海交通大学;2008年

10 张磊;个性化推荐和搜索中若干关键问题的研究[D];北京邮电大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李春;协同过滤推荐算法的研究[D];湘潭大学;2010年

2 韩璐;针对推荐系统中信息共享需求下隐私保护机制的研究与实现[D];华东师范大学;2011年

3 鲍光余;基于潜在语义分析的农户个性化推荐系统[D];海南大学;2011年

4 路华;小众推荐技术研究与应用[D];电子科技大学;2011年

5 韩增义;科技论文推荐系统研究与实现[D];电子科技大学;2011年

6 焦晨斌;协同过滤算法在电子商务推荐系统的研究[D];郑州大学;2011年

7 寇艳艳;电子商务推荐系统中用户聚类问题与用户兴趣变化问题研究[D];中国科学技术大学;2011年

8 王金辉;基于标签的协同过滤稀疏性问题研究[D];中国科学技术大学;2011年

9 杜定宇;基于特征向量的个性化推荐算法研究[D];重庆大学;2011年

10 唐小宇;基于论文关键词聚类的用户兴趣模型细化方法研究[D];山东科技大学;2011年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张海玉;刘志都;杨彩;贾松浩;;基于页面聚类的推荐算法的改进[J];计算机应用与软件;2008年09期

2 王文;;个性化推荐算法研究[J];电脑知识与技术;2010年16期

3 张恺;秦亮曦;宁朝波;李文阁;;改进评价估计的混合推荐算法研究[J];微计算机信息;2010年36期

4 杨博;赵鹏飞;;推荐算法综述[J];山西大学学报(自然科学版);2011年03期

5 吴泓辰;王新军;成勇;彭朝晖;;基于协同过滤与划分聚类的改进推荐算法[J];计算机研究与发展;2011年S3期

6 赵玉艳;谷胜伟;;一种面向云计算环境的服务推荐算法[J];巢湖学院学报;2012年03期

7 李克潮;梁正友;;基于多特征的个性化图书推荐算法[J];计算机工程;2012年11期

8 吕善国;吴效葵;曹义亲;;基于网络结构的推荐算法[J];实验室研究与探索;2012年07期

9 苏莹;刘建国;郭强;田大钢;;考虑负面评价的个性化推荐算法研究[J];运筹与管理;2012年06期

10 郑志娴;;微博个性化内容推荐算法研究[J];电脑开发与应用;2012年12期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 王韬丞;罗喜军;杜小勇;;基于层次的推荐:一种新的个性化推荐算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2007年

2 唐灿;;基于模糊用户心理模式的个性化推荐算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年

3 秦国;杜小勇;;基于用户层次信息的协同推荐算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年

4 苏日启;胡皓;汪秉宏;;基于网络的含时推荐算法[A];第五届全国复杂网络学术会议论文（摘要）汇集[C];2009年

5 梁莘q，

本文编号：971974