基于用户浏览行为的个性化推荐研究综述

摘要：

研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点.针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程.对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析.最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势.

关键词：个性化推荐;协同过滤;神经网络;兴趣度;多源异构数据

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;教育部—中国移动科研基金资助项目;河北省高等学校科学技术研究项目;江苏省博士后科研资助计划项目

在线出版日期：2021-08-19（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：2268-2277