个性化推荐系统：技术演进与挑战

"个性化推荐系统技术与应用，硕士论文，作者：高建煌，导师：陈恩红，中国科学技术大学，2010年" 个性化推荐系统是电子商务领域中至关重要的一环，它通过分析用户的行为、偏好和历史数据，为用户提供个性化的商品或服务建议，以缓解信息过载的问题。推荐系统主要分为四类：基于规则的系统、基于内容的系统、基于协同过滤的系统和混合推荐系统。每种系统都有其独特的优点和挑战。 基于规则的推荐系统依赖于预定义的规则和策略，例如基于用户的行为模式或专家知识。这类系统简单易理解，但在大规模复杂数据面前可能缺乏灵活性。 基于内容的推荐系统则根据用户过去喜欢的内容来推测他们可能感兴趣的新内容。这种方法依赖于内容的特征分析，适用于内容丰富的领域，如电影、音乐等，但可能无法发现用户未曾尝试的新兴趣。 协同过滤是最常见的推荐技术，分为基于用户的和基于物品的。基于用户的协同过滤通过分析用户之间的相似性进行推荐，但面临数据稀疏性和冷启动问题。为解决这些问题，高建煌提出了一种名为User Interests Transmission (UIT)的算法，该算法利用用户兴趣的传播来提高相似性计算的准确性，尤其在数据稀疏时效果显著。 另一方面，基于关联规则的推荐系统通常关注用户购买行为中的共同模式，即购物篮分析。然而，这些系统忽视了用户的社交因素。为克服这一局限，论文提出了一种基于共性群组关联分析的推荐方法，通过构建用户偏好关系网络和社会挖掘，找出具有相同兴趣的群组，再为群组成员提供个性化推荐。 推荐系统的研究不仅包括算法的设计，还包括解决实际应用中的问题，如实时性、可扩展性和解释性。未来的研究方向可能集中在提高推荐的准确性和多样性，处理动态变化的用户兴趣，以及结合多模态数据来增强推荐的深度和广度。 关键词：推荐系统、用户兴趣传播、关联规则、共性群组、个性化服务 这篇硕士论文深入探讨了个性化推荐系统的各种技术及其挑战，为优化推荐系统性能提供了新的思路和方法。通过改进协同过滤算法和引入社会网络分析，论文展示了如何提升推荐的准确性和应对数据稀疏性及冷启动问题。