%0 Journal Article
%T 个性化推荐系统的研究进展
%A 刘建国
%A 周涛
%A 汪秉宏
%J 自然科学进展
%D 2009
%I 
%X 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代.海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分,另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的"暗信息",无法被一般用户获取.个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系,利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,进而进行个性化推荐,其本质就是信息过滤.个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题.事实上,它是目前解决信息过载问题最有效的工具.文中根据推荐算法的不同,分别介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,混合推荐系统,以及最近兴起的基于用户一产品二部图网络结构的推荐系统.并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向.推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注,它与管理科学、消费行为等研究也密切相关.能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴,有助于我国学者了解该领域的主要进展.
%K 推荐系统
%K 个性化推荐
%K 协同过滤
%K 基于内容的推荐
%K 基于网络的推荐
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=96E6E851B5104576C2DD9FC1FBCB69EF&jid=504AF8C1E5476CA7C4EC9DF6FEAC14AC&aid=AAA972364F87165AEDDB2DA8E189A6F8&yid=DE12191FBD62783C&vid=2A8D03AD8076A2E3&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=CA4FD0336C81A37A&eid=23CCDDCD68FFCC2F&journal_id=1002-008X&journal_name=自然科学进展&referenced_num=10&reference_num=96