杭州电子科技大学
毕业设计论文文献综述
毕业设计论文题目基于ASP的个人图书管理系统
文献综述题目个性化推荐算法的研究综述学院计算机学院
专业软件工程
姓名万佳琦
班级13108411
学号
指导教师傅婷婷
f个性化推荐算法的研究综述
一、前言
随着互联网的出现和普及Web已经成为现代人类获取信息的一个重要途径。我们也逐渐从信息匮乏的时代进入到信息超载的时代由于Web信息的日益增长人们不得不花费大量的时间去寻找自己想要的信息。尤其是网络小说的兴起使得无数的写手投入到写小说的队伍中。导致网络上的小说的质量参差不齐。人们很难在其中找到自己合意的小说。仅通过现有的Google、百度等搜索引擎来搜索有用信息就好像是大海捞针。而各个小说网站也不够齐全各有各的偏重点很难从一个中找出所有满意的。这就需要有一个具有良好用户体验的系统会将海量信息进行筛选、过滤将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前1。
在此背景下推荐系统出现了推荐系统的任务就是解决上述的问题联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中从而实现信息提供商与用户的双赢。一个成功个性化推荐系统往往选择了合适的推荐算法作为系统核心。推荐算法在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣。除此之外能否处理好新用户的冷启动问题和数据过多导致的稀疏问题也是推荐系统面临的一大挑战。因此开发人员在选择一种推荐算法之前必须综合考虑实际应用场景、各推荐算法的特征与性能等要素。下文选择了几种推荐算法就他们的特点以及优缺点进行分析综述。
二、主题
1推荐算法特点
1基于内容的推荐
基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。它的核心思想2是根据推荐物品或内容的元数据发现物品或者内容的相关性然后基于用户以往的喜好记录推荐给用户相似的物品。系统首先对物品图1中举电影的例子的属性进行建模3图中用类型作为属性。在实际应用中只根据类型显然过于粗糙还需要考虑演员导演等更多信息。通过相似度计算发现电影A和C相似度较高因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A由此得出结论用户A很可能对电影C也感兴趣。于是将电影C推荐给A。这种推荐系统4多用于一些资讯类的应用上针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似r