【摘 要】
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单领域推荐是学术界与工业界解决推荐问题的主流方法,它通过学习某指定领域的历史数据,来预测该领域的用户行为与偏好.然而,单领域推荐对数据稀疏、冷启动等问题没有很好的解
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240
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单领域推荐是学术界与工业界解决推荐问题的主流方法,它通过学习某指定领域的历史数据,来预测该领域的用户行为与偏好.然而,单领域推荐对数据稀疏、冷启动等问题没有很好的解决方案,有较大局限性.为此,将多个领域数据联合考虑,为目标领域推荐提供帮助的跨领域推荐成为推荐系统的热门课题.文中阐述了单领域推荐的不足和跨领域推荐的优势,强调了跨领域推荐的研究意义,介绍了跨领域推荐所要解决的问题与面临的挑战,分析了当前主要的基于跨领域的推荐算法.论文最后讨论了跨领域推荐的未来发展方向.
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