模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (8): 720-734    DOI:
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协同过滤推荐技术综述*
冷亚军1,陆青1,梁昌勇2,3
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
Survey of Recommendation Based on Collaborative Filtering
LENG Ya-Jun1, LU Qing1, LIANG Chang-Yong2,3
1College of Economics and Management, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 201300
2School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009
3Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making, Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009

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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.
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作者相关文章
冷亚军
陆青
梁昌勇
关键词 个性化服务 推荐系统 协同过滤 信息超载    
Abstract:Collaborative filtering is a widely used technique in recommender systems. Extensive studies are carried out on collaborative filtering. However, systematic summary of this field is scarce. In this paper, research of collaborative filtering is reviewed. The meaning and key issues of collaborative filtering, including sparsity, multiple-content and scalability, are described firstly, and then the solutions to the above key issues are introduced in detail. Finally, the future work of collaborative filtering is pointed out. The knowledge framework of collaborative filtering is introduced. It makes the research clues of collaborative filtering clear, provides a reference to other scholars, and improves the performance of personalized information services.
Key wordsPersonalized Service    Recommender System    Collaborative Filtering    Information Overload   
收稿日期: 2013-11-06     
ZTFLH: TP311  
基金资助: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
作者简介: 冷亚军(通讯作者),男,1985年生,博士,讲师,主要研究方向为电子商务、数据挖掘.E-mail:huayi2001@163.com.陆青,男,1982年生,博士,讲师,主要研究方向为进化计算、数据挖掘.梁昌勇,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能决策支持系统、企业信息化.
引用本文:   
冷亚军,陆青,梁昌勇. 协同过滤推荐技术综述*[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(8): 720-734. LENG Ya-Jun, LU Qing, LIANG Chang-Yong. Survey of Recommendation Based on Collaborative Filtering. , 2014, 27(8): 720-734.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2014/V27/I8/720
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