期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]曲阜师范大学网络信息中心,山东273100
年 份:2018
期 号:11
起止页码:55-56
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:随着互联网应用范围的不断扩大和网络技术的飞速发展,互联网为人们提供了丰富且数量庞大的信息资源,但同时也造成了互联网信息过载等问题。推荐系统的产生则能够有效解决信息过载这类问题。推荐系统无需太多干预用户正常的互联网使用习惯,通过挖掘用户偏好,构建用户画像,从而针对不同用户提供个性化服务。本文研究了基于矩阵分解推荐系统的核心技术,并对推荐方法和评价方法进行研究阐述,最后对推荐系统的下一步研究方向作出展望。
关 键 词:大数据 协同过滤 矩阵分解
分 类 号:TP391.3] TP311.13[计算机类]
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