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智能推荐系统研究综述
文献摘要：
伴随着电子商务平台和新型数字媒体服务迅速发展,网络数据规模持续增长,数据类型呈现多样化,如何从大规模数据中挖掘有价值的信息,已经成为信息技术的一项巨大挑战.推荐系统能够缓解"信息过载"问题,挖掘数据潜在价值,将个性化信息推送给有需要的用户,提高信息利用率.深度学习的表征能力与推荐系统相融合,有助于深层次地挖掘用户需求,提供精准的个性化推荐服务.本文首先分析传统推荐算法的优缺点,再总结深度学习技术在推荐系统中的研究进展.最后,分析和展望智能推荐系统未来发展方向.
文献关键词：
推荐系统;深度学习;信息过载;推荐算法;个性化;协同过滤;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
胡琪;朱定局;吴惠粦;巫丽红
作者机构：
华南师范大学计算机学院,广州510630;广州国家现代农业产业科技创新中心,广州510030;广东农工商职业技术学院,广州510507
文献出处：
引用格式：
[1]胡琪;朱定局;吴惠粦;巫丽红-.智能推荐系统研究综述)[J].计算机系统应用,2022(04):47-58
A类：
B类：
智能推荐系统,电子商务平台,数字媒体,媒体服务,网络数据,数据类型,大规模数据,信息过载,潜在价值,个性化信息,信息推送,送给,信息利用,表征能力,用户需求,供精,个性化推荐,推荐服务,推荐算法,结深,深度学习技术,分析和展望,协同过滤,目标检测
AB值：
0.406764
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