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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>不同關(guān)鍵技術(shù)的個性化推薦系統(tǒng)研究對比綜述

      不同關(guān)鍵技術(shù)的個性化推薦系統(tǒng)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(tǒng)通過獲取用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如網(wǎng)頁的瀏覽數(shù)據(jù)、購買記錄、社交網(wǎng)絡(luò)信息、用戶地理位置等，來推斷用戶偏妤。隨著計算杋技術(shù)的發(fā)展，推薦系統(tǒng)所采用的推薦技術(shù)由早期的基于用戶-項的數(shù)據(jù)矩陣分解技術(shù)為主，逐漸向與數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)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(zhǔn)的用戶偏妤模型。推薦過程也從靜態(tài)預(yù)測發(fā)展到實時推薦，通過與用戶實時交互來使推薦結(jié)果更加豐富。文中重點回顧了推薦系統(tǒng)在不同時期所采用的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括基于內(nèi)容過濾的推薦技術(shù)、基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦技術(shù)、基于強化學(xué)習(xí)的推薦技術(shù)和基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的推薦技術(shù)等。最后對比和分析了關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)缺點，并對推薦系統(tǒng)的未來發(fā)展進(jìn)行展望。

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