个性化推荐算法概述与展望
Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm
DOI: 10.12677/HJDM.2019.93010, PDF,  被引量    科研立项经费支持
作者: 李鑫欣:大连外国语大学,辽宁 大连
关键词: 个性化推荐协同过滤混合推荐 Personalized Recommendation Collaborative Filtering Hy-brid Recommendation
摘要: 近年来,“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中,它成为了计算机相关领域中的热门词汇,同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题,计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法,力求降低用户的信息检索难度,为用户提供最优的个性化推荐结果。本文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述,并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历,对未来个性化推荐算法的发展提出期望。
Abstract: In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has become a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers urgently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to reduce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future.
文章引用:李鑫欣. 个性化推荐算法概述与展望[J]. 数据挖掘, 2019, 9(3): 81-87. https://doi.org/10.12677/HJDM.2019.93010

参考文献

[1] CNNIC发布第43次《中国互联网发展状况统计报告》[EB/OL].
http://cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/20172017_7056/201902/t20190228_70643.htm, 2019-02-28.
[2] 张志威. 个性化推荐算法研究综述[J]. 信息与电脑(理论版), 2018(17): 27-29.
[3] 冷亚军, 黎忠雪. 个性化推荐及其相关技术分析[J]. 内蒙古科技与经济, 2019(5): 58-60.
[4] 王永贵, 尚庚. 融合注意力机制的深度协同过滤推荐算法[J/OL]. 计算机工程与应用, 1-8.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20190417.1209.018.html, 2019-05-19.
[5] 冷亚军, 陆青, 梁昌勇. 协同过滤推荐技术综述[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(8): 720-734.
[6] 李忠武, 王辉, 魏再超. 基于推荐系统时间敏感的因子模型算法研究[J]. 电子商务, 2017(9): 55-56, 89.
[7] 黄明波. 基于Slope One算法的增量音乐推荐系统的设计与实现[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2016.
[8] 黄琼. 网络图书资源个性化推荐算法研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 西南交通大学, 2014.
[9] 弗朗西斯科•里奇, 力奥•罗卡奇等. 推荐你系统: 技术、评估及高效算法[M]. 李艳民, 等, 译. 北京: 机械工业出版社, 2018.
[10] 孙光浩, 刘丹青, 李梦云. 个性化推荐算法综述[J]. 软件, 2017, 38(7): 70-78.
[11] 吴幸良. 基于图模型的个性化标签推荐技术研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2014.
[12] 项亮. 推荐系统实战[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2012.
[13] 郝涛. 大数据技术下移动新闻客户端的传播模式研究——以人民日报、腾讯新闻、今日头条为例[J]. 新媒体研究, 2019, 5(5): 12-15.
[14] 陈芸. 基于协同过滤的上下文感知推荐算法的研究[D]: [硕士学位论文]. 武汉: 武汉理工大学, 2014.