个性化推荐系统技术进展

推荐系统通过获取用户的历史行为数据,如网页的浏览数据、购买记录、社交网络信息、用户地理位置等,来推断用户偏好.随着计算机技术的发展,推荐系统所采用的推荐技术由早期的基于用户-项的数据矩阵分解技术为主,逐渐向与数据挖掘、机器学习、人工智能等技术相融合的方向发展,从而深度挖掘用户行为的潜在偏好,以构建更加精准的用户偏好模型.推荐过程也从静态预测发展到实时推荐,通过与用户实时交互来使推荐结果更加丰富.文中重点回顾了推荐系统在不同时期所采用的关键技术,主要包括基于内容过滤的推荐技术、基于协同过滤的推荐技术、基于深度学习的推荐技术、基于强化学习的推荐技术和基于异构网络的推荐技术等.最后对比和分析了关键技术的优缺点,并对推荐系统的未来发展进行展望.

 

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