| 推荐系统及其相关技术研究 |
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| 引用本文： | 陈雅茜,刘韬,方诗虹. 推荐系统及其相关技术研究[J]. 西南民族学院学报(自然科学版), 2014, 0(3): 439-442 |
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| 作者姓名： | 陈雅茜 刘韬 方诗虹 |
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| 作者单位： | 西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都610041 |
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| 基金项目： | 2014年国家外专项目;西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（青年教师基金项目）（13NZYQN19）;西南民族大学2013年教育教学改革项目（2013ZC70）;西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（优秀科研团队及重大孵化项目）（13NZYTD02）;西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（青年教师基金项目）”（12NZYQN16）. |
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| 摘 要： | 在介绍推荐系统的定义和分类的基础上,深入讨论现有推荐系统普遍存在的问题,并提出了相应的改进策略:结合上下文信息;支持基于多标准推荐算法;在保证推荐精度的同时兼顾推荐的多样性;加强交互界面设计,提高系统逻辑的透明度;支持包括推荐包在内的多种推荐模式.我们相信这些策略有助于提高推荐质量,激发用户的参与度,从而增强推荐系统的实际可用性.
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| 关 键 词： | 推荐系统 个性化推荐 电子商务 协同过滤 |
Survey of recommender systems and relevant techniques |
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| CHEN Ya-xi,LIU Tao,FANG Shi-hong. Survey of recommender systems and relevant techniques[J]. Journal of Southwest Nationalities College(Natural Science Edition), 2014, 0(3): 439-442 |
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| Authors: | CHEN Ya-xi LIU Tao FANG Shi-hong |
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| Affiliation: | (Southwest University for Nationalities, Chengdu 610041, P.R.C.) |
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| Abstract: | Based on the definition and classification of RecSys, this paper identifies several limitations of existing techniques and proposes corresponding solutions. These strategies will substantially improve the quality of recommendations, stimulate user participation, and hence enhance the applicability of RecSys in a broader range of usages. |
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| Keywords: | recommender system personalization E-Commerce collaborative filtering |
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