智能推荐系统研究综述

摘要：

伴随着电子商务平台和新型数字媒体服务迅速发展,网络数据规模持续增长,数据类型呈现多样化,如何从大规模数据中挖掘有价值的信息,已经成为信息技术的一项巨大挑战.推荐系统能够缓解"信息过载"问题,挖掘数据潜在价值,将个性化信息推送给有需要的用户,提高信息利用率.深度学习的表征能力与推荐系统相融合,有助于深层次地挖掘用户需求,提供精准的个性化推荐服务.本文首先分析传统推荐算法的优缺点,再总结深度学习技术在推荐系统中的研究进展.最后,分析和展望智能推荐系统未来发展方向.

关键词：推荐系统、深度学习、信息过载、推荐算法、个性化、协同过滤、目标检测

所属期刊栏目：31

分类号：G64;TP311.13;TN919

资助基金：中国高等教育学会专项课题;广东省普通高校人工智能重点领域专项;广东高校省级重点平台;重大科研项目;广东省公益研究与能力建设;广东省中医药局科研项目;广东省高等学校产业学院建设项目

在线出版日期：2022-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：47-58