融合内容与协同过滤的混合推荐系统进展与挑战
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更新于2024-08-09
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本文主要探讨了其他混合推荐系统的研究进展,特别是在信息技术高速发展的背景下,个性化推荐系统的重要性日益凸显。作者首先介绍了Basu等人的工作,他们采用基于内容和协同过滤的二维关联关系模型,通过用户对电影的喜好分类,预测新用户对不同类型的电影喜好。Popescul和Schein等人则提出了一种结合概率浅层语义分析的方法,通过用户感兴趣的主题预测用户的兴趣,对于稀疏数据表现出良好效果。
Condillif等人的Bayes混合效用回归模型则结合用户评分和产品配置信息,通过对用户特性的研究,进行个性化推荐。Christakou等人构建的基于神经网络的混合推荐系统,利用深度学习技术进一步提升推荐精度。此外,还有知识驱动的推荐系统,如基于事例推理的Entrée系统和利用用户主体本体信息的Quickstep和Foxtrot系统,这些系统通过利用领域知识来增强推荐的准确性。
文本挖掘技术也被应用于混合推荐系统,如Aciar等人通过分析用户评论,提出结合知识和协同过滤的推荐策略。Felfernig等人的CWA Advisor系统能通过对话自动识别用户兴趣,并推荐相关产品。Mirzadeh等人则使用交互式咨询管理进行个性化推荐,Wang等人则构建了基于虚拟研究群体的知识推荐系统,提供显性和隐性知识。
文章提到的其他推荐算法还包括关联规则分析,如Apriori和FP-Growth算法,以及基于社会网络分析的推荐,如用于推荐可信拍卖者的算法。任捷等人的研究成果表明,通过矩阵算符和自适应迭代收敛,可以改进预测用户评分的算法精度。
个性化推荐系统的研究涉及到多学科交叉,如信息科学、计算数学、统计物理学和认知科学,与管理科学、消费行为等领域紧密相连。本文的综述不仅提供了各个推荐算法的详细介绍,还指出了它们的优缺点,为不同学科背景的研究者提供了研究方向和参考,有助于推动我国在该领域的研究和发展。随着互联网的快速发展,个性化推荐系统的应用场景将越来越广泛,未来的研究将更侧重于如何提高推荐的准确性和效率,以及如何更好地融合多元信息源,以满足用户日益增长的信息需求。
2021-10-02 上传
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龚伟(William)
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