协同过滤技术研究综述_姚曜

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1、２０１１年１０月装备指挥技术学院学报Ｏｃｔｏｂｅｒ２０１１第２２卷第５期ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ．２２Ｎｏ．５协同过滤技术研究综述姚曜１，４，赵洪利２，杨海涛３，张帆４（１．装备指挥技术学院研究生管理大队，北京１０１４１６；２．总装备部司令部，北京１００７２０；３．装备指挥技术学院重点实验室，北京１０１４１６；４．９２８５７部队）摘要协同过滤作为构建个性化推荐系统的主要技术，旨在解决各领域的信息过剩问题，其主要类型包括基于记忆、基于模型以及组合协同过滤算法。分析了基于记忆的

2、协同过滤方法的基本原理，介绍了４种典型的基于模型的方法及３类组合协同过滤算法，并从行为数据的构造、数据分割的方法及常用评估指标３方面阐述了协同过滤的算法性能的验证方法，总结了协同过滤算法在构建推荐系统时面临的问题和各类协同过滤算法的性能。单一协同过滤算法的推荐性能各有优劣，构建个性化推荐系统的关键在于：针对推荐任务的需求及数据集的特点，选择合理的推荐算法与评价指标。关键词推荐系统；个性化推荐；协同过滤中图分类号ＴＰ２７４．２文章编号１６７３－０１２７（２０１１）０５－００８１－０８文献标志码ＡＤＯＩ１０．３７８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－０１２７．２

3、０１１．０５．０２０ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ１，４，ＺＨＡＯＨｏｎｇｌｉ２，ＹＡＮＧＨａｉｔａｏ３，ＺＨＡＮＧＦａｎ４ＹＡＯＹａｏ（１．ＣｏｍｐａｎｙｏｆＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｔｈｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｈｅａｄｑｕａｒｔｅｒｓ，ＧｅｎｅｒａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００７２０，Ｃｈｉｎａ；３．ＴｈｅＫｅｙＬａｂ，ｔｈｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍ

4、ｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ；４．９２８５７Ｔｒｏｏｐｓ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｉｎｇａｔｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｖｅｒｌｏａｄｉｎｍａｎｙａｒｅａｓ，ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌ－ｔｅｒｉｎｇ（ＣＦ），ａｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ，ｈａｓｔｈｒｅｅｍａｉｎｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｍｅｍｏｒｙ－ｂａｓｅｄ，ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ａｎｄｈｙｂ

5、ｒｉｄＣＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｍｅｍｏｒｙ－ｂａｓｅｄＣＦｉｓａｎａｌｙｚｅｄ，ｆｏｕｒｃｌａｓｓｉｃｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄＣＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｏｆｈｙｂｒｉｄＣＦａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＣＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｒｅｅａｓ－ｐｅｃｔｓ：ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｃｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔ，ｄａｔａｐａｒｔｉｔｉｏｎ，ａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｒｉｃｓ，ｔｈｅｎｔｈｅｐｒｏｂ

6、ｌｅｍｓｗｅｗｉｌｌｍｅｅｔｗｈｅｎｕｓｉｎｇＣＦｆｏｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｓｅｖｅｒａｌｃｌａｓｓｉｃＣＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｅａｃｈＣＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｙｂｅｒｉｇｈｔａｎｄｗｒｏｎｇ，ｂｕｔｔｈｅｋｅｙｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍｉｓｃｈｏｏｓｉｎｇｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｒｉｃｓｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅｄｅｍａｎ

7、ｄｓｏｆｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｔａｓｋａｎｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄａｔａｓｅｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ；ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ（ＣＦ）在电子商务领域，推荐系统被广泛应用，以帮助人们挑选最感兴趣或最有价值的书籍、文章、网收稿日期２０１０－１０－２９基金项目部委级资助项目作者简介姚曜，男，博士研究生．主要研究方向：空间信息传输与处理技术．ｒｏｃｋｙ５９４１１＠ｔｏｍ．ｃｏｍ．赵洪利，男，教授，博士生导师．８２装备指挥技术学院学报２０

8、１１年［１］页、电影、音乐、旅馆、笑话、百货等。随着电子用户ｙ评价过的项目集，Ｓｘｙ＝Ｓｘ∩Ｓｙ，指用户ｘ商