上下文感知推荐系统_王立才

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1、软件学报ISSN1000-9825,CODENRUXUEWE-mail:jos@iscas.ac.cnJournalofSoftware,2012,23(1):120[doi:10.3724/SP.J.1001.2012.04100]http://www.jos.org.cn©中国科学院软件研究所版权所有.Tel/Fax:+86-10-62562563上下文感知推荐系统1,2+1,21,2王立才,孟祥武,张玉洁1(北京邮电大学计算机学院,北京100876)2(智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876)Context-AwareReco

2、mmenderSystems1,2+1,21,2WANGLi-Cai,MENGXiang-Wu,ZHANGYu-Jie1(SchoolofComputerScience,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China)2(BeijingKeyLaboratoryofIntelligentTelecommunicationsSoftwareandMultimedia,Beijing100876,China)+Correspondingauthor:E-mail:wiizan

3、e@gmail.com,http://scs.bupt.edu.cn/cs_webWangLC,MengXW,ZhangYJ.Context-Awarerecommendersystems.JournalofSoftware,2012,23(1):120.http://www.jos.org.cn/1000-9825/4100.htmAbstract:Context-Awarerecommendersystems,aimingtofurtherimproveperformanceaccuracyandusersatisfactionbyfullyuti

4、lizingcontextualinformation,haverecentlybecomeoneofthehottesttopicsinthedomainofrecommendersystems.Thispaperpresentsanoverviewofthefieldofcontext-awarerecommendersystemsfromaprocess-orientedperspective,includingsystemframeworks,keytechniques,mainmodels,evaluation,andtypicalapplic

5、ations.Theprospectsforfuturedevelopmentandsuggestionsforpossibleextensionsarealsodiscussed.Keywords:context-awarerecommendersystem;recommendersystem;userpreference;context;survey摘要:近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下

6、文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.关键词:上下文感知推荐系统;推荐系统;用户偏好;上下文;综述中图法分类号:TP18文献标识码:A20世纪90年代以来,随着信息技术特别是互联网技术的飞速发展,人们在获取丰富多彩的信息内容的同时,沉浸于信息海洋而难以及时、准确地获得满足其自身需要的信息,从而引发“信息过载”问题,给人们带来很大的信息负担.目前,搜索引擎(如Google、百度等等)是最普遍的辅助人们获取信息的工

7、具,但仍然不能满足不[1]同背景、不同目的、不同时期的个性化信息需求,从而不能真正有效地解决“信息过载”问题.于是,人们提出“个[1,2][36]性化服务”的概念,来为不同用户提供不同的服务或者信息内容.推荐系统(recommendersystems)作为个性化服务研究领域的重要分支,通过挖掘用户与项目之间(user-item)的二元关系,帮助用户从大量数据中发现其基金项目:国家自然科学基金(60872051);中央高校基础研究基金(2009RC0203);北京市教育委员会共建项目收稿时间:2010-11-01;修改时间:2011-05-06;定稿时

8、间:2011-08-09;jos在线出版时间:2011-09-09CNKI网络优