社会化推荐系统综述

摘要：

推荐系统可以帮助网民从大量纷繁的信息中找到目标信息,能有效提高网民信息检索能力,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动以及系统性能方面的问题.为解决这方面的问题,提出将社交关系应用于推荐系统,该方法是提高推荐准确性的一个重要途径,在多年的科研实践中取得了重要进展,因此该研究方向也日益成为众多学者关注的领域,有关这方面的研究也越来越活跃.通过对社会化推荐系统概念进行梳理,对社会化推荐系统与传统推荐系统进行比较,回顾总结了社会化推荐系统的研究现状,希望能从研究现状中找出新规律,寻求新的突破点,并对社会化推荐系统的发展趋势进行展望,以期对后来研究者有所帮助.

关键词：推荐系统、社会化推荐、协同过滤、矩阵分解、社交媒体

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;福建省自然科学基金

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10