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用户行为序列个性化推荐研究综述
文献摘要：
作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长期偏好和短期偏好,向用户推荐其可能感兴趣的物品.本文从用户偏好会随时间变化的视角出发,分为用户长期偏好、短期偏好和长短期偏好3个方面,重点探讨了现有用户行为序列个性化推荐研究取得的主要进展;分析了当前用户行为序列个性化推荐研究中存在的冷启动、数据稀疏和噪声干扰等主要问题,并进一步展望了该领域未来主要研究方向.
文献关键词：
用户行为序列;序列推荐;长期偏好;短期偏好
中图分类号：
作者姓名：
汪菁瑶;吴国栋;范维成;涂立静;李景霞
作者机构：
安徽农业大学信息与计算机学院,合肥230036
文献出处：
引用格式：
[1]汪菁瑶;吴国栋;范维成;涂立静;李景霞-.用户行为序列个性化推荐研究综述)[J].小型微型计算机系统,2022(05):921-935
A类：
B类：
用户行为序列,个性化推荐,信息过载,推荐系统,序列推荐,交互行为,用户特征,不同方法,长期偏好,向用,用户推荐,感兴趣,用户偏好,户长,长短期偏好,主要进展,冷启动,数据稀疏,噪声干扰
AB值：
0.273967
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