协同过滤推荐项目优化处理的初步研究

摘要：

协同过滤(CF)推荐系统应用知识发现技术为实时交易的用户提供个性化的产品或服务推荐.这些系统在电子商务领域取得了很大的成功.但是,在克服CF推荐系统的算法可伸缩性和推荐质量这两个根本性挑战方面还存在许多问题.本文分析了传统的CF算法,并介绍了一种提高推荐质量的新方法,我们称这种新方法为CF算法的推荐优化.从我们的分析可得,我们的方法相比传统的CF算法提供了更高的质量保证.

关键词：协同过滤推荐算法、伸缩性、推荐质量、推荐优化

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78