典型文献
大数据时代基于用户需求的推荐多样性方法研究综述
文献摘要：
现在推荐多样性方法能够在一定程度上满足用户的需求,但大数据时代,仍面临多样性感知差异问题、相关性与多样性平衡问题和多样性性能提升问题.通过从提高推荐多样性所运用的关键理论和技术出发,剖析推荐结果多样化的过程,本文探讨了大数据时代下推荐系统中经典的推荐多样性方法及逻辑思路,并总结出主要提高推荐多样性的方法,且对其性能特点和局限性进行详细分析,最后基于推荐多样性方法面临的挑战进行总结和展望.本文经过梳理后,将推荐多样性方法主要总结为以下四个:基于长尾效应的推荐多样性方法、基于二部图的推荐多样性方法、基于行列式点过程的推荐多样性方法和基于注意力机制的推荐多样性方法.
文献关键词：
推荐系统;推荐多样性;推荐方法
中图分类号：
作者姓名：
钱玉婷
作者机构：
桂林理工大学商学院 广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]钱玉婷-.大数据时代基于用户需求的推荐多样性方法研究综述)[J].中国商论,2022(22):77-79
A类：
B类：
用户需求,推荐多样性,满足用户,感知差异,平衡问题,性能提升,所运,关键理论,下推,推荐系统,逻辑思路,性能特点,结为,长尾效应,二部图,行列式点过程,注意力机制,推荐方法
AB值：
0.265063
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