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分类号
杂志ISSN号
个性化推荐系统中协同过滤算法研究
作者姓名:
李东勤
徐勇
作者单位:
安徽财经大学管理科学与工程学院
基金项目:
本文系安徽财经大学青年科研项目(ACKYQ1109ZD).
摘 要:
个性化推荐系统是解决互联网信息超栽的主要途径之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统。本文介绍了协同过滤推荐算法的基本思想、技术分类和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法,总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后总结了推荐系统的性能评测方法和未来的研究热点。
关 键 词:
协同过滤
个性化推荐系统
扩展性
数据稀疏性
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