【摘 要】
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随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法(简称矩阵分解推荐方法)因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成
【机 构】
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交通数据分析与挖掘北京市重点实验室（北京交通大学）,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370129,61375062,61632004)~~
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随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法(简称矩阵分解推荐方法)因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.围绕基于矩阵分解的社交推荐模型,依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上,对已有代表性社交推荐方法进行对比,分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能(如整体用户、冷启动用户、长尾物品).最后,分析了基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题,并对未来研究方向与发展趋势进行展望.
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