【摘 要】
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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
【机 构】
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上海电力学院经济与管理学院,合肥工业大学管理学院,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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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
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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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