個性化推薦系統研究方法綜述

余江龍 宋騰飛 汪德超 李海龍 馬正忠

摘要：文章首先介紹了推薦系統的基本概念，其次詳細探討了包括基于內容的、基于協同過濾的（用戶和物品）、基于矩陣分解以及基于深度學習來處理大數據的幾種主要推薦算法。然后還討論了推薦系統面臨的主要挑戰，如冷啟動問題、數據稀疏性、多樣性與新穎性，以及隱私和安全性；在評估推薦系統方面，介紹了各種評估指標。最后，總結推薦系統的未來趨勢，如跨模態推薦、強化學習應用，以及社交網絡數據的整合，這些趨勢預示著未來的推薦系統將更加智能、多樣化和高效。

關鍵詞：推薦系統；個性化推薦；面臨挑戰；評價指標；未來發展趨勢；應用研究

中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）10-0046-04