文献类型：期刊文章

作　　者：冷亚军[1] 陆青[1] 梁昌勇[2,3]

机构地区：[1]上海电力学院经济与管理学院,上海201300 [2]合肥工业大学管理学院,合肥230009 [3]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.713311002;71271072);高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20110111110006);上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目(No.sdl10021)资助

年　　份：2014

卷　　号：27

期　　号：8

起止页码：720-734

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术,研究人员对如何完善协同过滤推荐技术开展大量工作,但是相应的研究总结较少.文中对协同过滤的相关研究进行全面回顾,首先阐述协同过滤的内涵及其存在的主要问题,包括稀疏性、多内容及可扩展性,然后详细介绍国内外学者针对以上问题的解决方案,最后指出协同过滤下一步的研究重点.文中介绍一个相对完整的协同过滤知识框架,对理清协同过滤的研究脉络,为后续研究提供参考,推进个性化信息服务的发展具有一定意义.

关 键 词：个性化服务 推荐系统 协同过滤 信息超载

分 类 号：TP391.3]