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推荐算法研究进展
文献摘要：
随着互联网的发展,全球数据量爆炸式增长,信息过载现象严重,如何获取用户真正关注的信息成为困扰人们的难题之一.在此背景下,推荐算法在各个领域得到了广泛应用.本文首先介绍了目前主流推荐算法的分类方法和主要评价指标.其次,分别介绍了当前各类推荐算法的研究进展,其中包括传统推荐算法的基础推荐原理和研究进展以及神经网络在推荐算法中的研究应用,对其进行归纳总结.同时分析了数据稀疏性、冷启动和可伸缩性等推荐算法常见问题.最后,提出了现有推荐算法的不足以及在应用中遇到的部分问题,介绍了未来推荐算法的研究热点.
文献关键词：
推荐算法;评价指标;神经网络;数据稀疏性;冷启动
中图分类号：
作者姓名：
李孟浩;赵学健;余云峰;宋学永;孙知信
作者机构：
南京邮电大学现代邮政学院,南京210003;国基北盛(南京)科技发展有限公司,南京210001
文献出处：
引用格式：
[1]李孟浩;赵学健;余云峰;宋学永;孙知信-.推荐算法研究进展)[J].小型微型计算机系统,2022(03):544-554
A类：
B类：
推荐算法,算法研究,全球数据,数据量,爆炸式,信息过载,取用,扰人,分类方法,别介,类推,研究应用,数据稀疏性,冷启动,可伸缩性
AB值：
0.280442
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