活动社交网络中活动推荐方法总结与展望

摘要：

活动社交网络是一种新型的社交网络,用户通过线上社交的方式,组织并参与线上、线下活动.如何快速准确地向用户进行活动推荐,解决其中严重的冷启动问题是如今主要的研究方向.因此需要考虑线上和线下异构的社交关系的影响,本文分析了活动与物品之间的异同性,阐明活动推荐时间短反馈少等特性.同时通过推荐方法角度对现有的研究做了归纳与分类,其中主要包括基于协同过滤、基于图、基于上下文感知等方法.最后,总结了深度学习在活动推荐中的引用以及优势.本文对这些算法特点进行总结,并提出了对未来研究方向的展望.

关键词：活动社交网络;活动推荐;协同过滤;深度学习

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFB1003800

在线出版日期：2021-09-01（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：1574-1583