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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>通信網絡>不同關鍵技術的個性化推薦系統研究對比綜述

      不同關鍵技術的個性化推薦系統研究對比綜述

      2021-05-18 | pdf | 1.44 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　推薦系統通過獲取用戶的歷史行為數據，如網頁的瀏覽數據、購買記錄、社交網絡信息、用戶地理位置等，來推斷用戶偏妤。隨著計算杋技術的發(fā)展，推薦系統所采用的推薦技術由早期的基于用戶-項的數據矩陣分解技術為主，逐漸向與數據挖掘、機器學習、人工智能等技術相融合的方向發(fā)展，從而深度挖掘用戶行為的潛在偏妤，以枃建更加精準的用戶偏妤模型。推薦過程也從靜態(tài)預測發(fā)展到實時推薦，通過與用戶實時交互來使推薦結果更加豐富。文中重點回顧了推薦系統在不同時期所采用的關鍵技術，主要包括基于內容過濾的推薦技術、基于協同過濾的推薦技術、基于深度學習的推薦技術、基于強化學習的推薦技術和基于異構網絡的推薦技術等。最后對比和分析了關鍵技術的優(yōu)缺點，并對推薦系統的未來發(fā)展進行展望。

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