| 推荐系统研究进展 |
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| 引用本文： | 朱扬勇,孙婧.推荐系统研究进展[J].计算机科学与探索,2015(5). |
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| 作者姓名： | 朱扬勇 孙婧 |
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| 作者单位： | 上海市数据科学重点实验室 复旦大学，上海 201203; 复旦大学 计算机科学技术学院，上海 201203 |
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| 摘 要： | 推荐系统（recommender system，RS）是当今网络时代的产物，在技术研究和应用方面取得了很多成果。综述了推荐系统领域的研究状况和进展，提出了3个研究阶段，并指出了每个阶段标志性意义的事件。在当前大数据环境下，从数据的角度看推荐，提出了推荐系统新的分类方法，即根据推荐时所使用的数据不同分为7种类别，同时指出了每个类别使用了哪些推荐模型及其优缺点。提出了在大数据环境下进行推荐是未来推荐系统研究的一个大方向，分析了推荐视角下的大数据机制。最后比较和总结了推荐系统的评价指标，给出了未来的主要研究方向和可能的突破点。
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| 关 键 词： | 推荐系统 个性化 协同过滤 大数据 |
Recommender System:Up to Now |
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| ZHU Yangyong,SUN Jing.Recommender System:Up to Now[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2015(5). |
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| Authors: | ZHU Yangyong SUN Jing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recommender system personalization collaborative filtering big data |
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