互联网推荐系统比较研究

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1、一,一面,,,用司如,卜二刀‘以玲一欧石如如办陀,加加栩恻灸’互联网推荐系统比较研究许海玲’,吴潇’,李晓东’,阎保平’,仗中国科学院计算机网络信息中心实验室北京中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京中国科学院计算机,北京网络信息中心一,,一,一·。,幻胃”,。,,加加叮浅仆“。口。肠一‘,。一。,。阴“,橄卜帅加盯几,伪,,,。即浅’仆一恤十,即碱回,,,一“蒯及幼加,,一声‘刀“留一传而山,山,,阴,,比一”心摘要全,旨在介绍网络推荐的算法思想、面地总结推荐系统的研究现状帮助读者了解这个研究领城首先阐述了推荐系统研究的工业常求、主要研究

2、机构和成果发表的期刊会议在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,,领城的重难点对主流算法进行了分类和对比最后总结了常用数据集和评测指标问题和未来可能的研究热点关扭词推荐系统杜会网络信息过载协同过滤个性化中圈法分类号文献标识码·比旧朋,,国家自然科学基金阮盯时一国家重点基础研究发展计划·介叨国家高技术研究发展计划红朋如。卜,滋口访“人助夕中国科学院知识创新工程青年人才领域前‘伪耐沿项目洲姗盯北京市科技新星计划一一刁时一许海玲等互联网推荐系统比较研究互联网规模和覆盖面的迅速增长带来了信息超载的问题过量信息同时呈现使得用,,、户无法从中获取对自己有用的部分

3、信息使用效率反而降低现有的很多网络应用比如门户网站搜索引擎和专业数据索引本质上都是帮助用户过滤信息的手段然而这些工具只满足主流需求,没有个性化的考虑,仍然无法很好地解决信息超载的问题推荐系统作为一种信息过滤的重要手段,是当前解决信息超载问题的非常有潜力的方法推荐系统与以搜索引擎为代表的信息检索系统最大的区别在于搜索注重结果如网页之间的关系和排序,推荐还研究用户模型和用户的喜好,基于社会网络进行个性化的计算搜索的进行由用户主导,包括输入查询词和选择结果,结果不好用户会修改查询再次搜索而推荐是由系统主导用户的浏览顺序,引导用户发现需要的结果高质量的推荐系统会

4、使用户对该系统产生依赖因此,推荐系统不仅能够为用户提供个性化的服务,而且能够与用户建立长期稳定的关系,提高用户忠诚度,防止用户流失推荐系统最典型的应用是在电子商务领域,具有良好的发展和应用前景,商家根据用户的兴趣、爱好推荐顾客可能感、、,兴趣或满意的商品如书籍音像等顾客的需求通常是不明确的模糊的如果商家能够把满足用户模糊需求的商品推荐给用户,,从而达到提高产品销售量的就可以把用户的潜在需求转化为现实需求目,,,的目前几乎所有的大型电子商务系统如,等都不同程度地使用了各种形式的推荐系统其中研究电子商务的推荐系统长达年时间各种提供个性化服务的站点,如电影、音

5、乐网站,也需要推荐系统的大力支持表中按照应用领域分类列举了一些典型的商用推荐系统介能坛表主流的商用推荐系统一览表产刃。代以邵刀刀一,,,一刃扣代国叨,‘,,,,,,,,月宜,··助,形比五伪,,入仙,’一,、在学术界自世纪年代中期出现第一批关于协同过滤的文章以来推荐系统在电子商务网络经济学和人类社会学等领域一直保持很高的研究热度并逐渐成为一门独立的学科各种推荐算法涵盖包括认知、、、、,国际学术科学近似性理论信息检索’管理科学市场营销建模等在内的众多研究领域,近几年来界针对计算机网络信息整合的推荐相关的研究大量出现设立推荐系统年会、,计算机领域的人机交互数

6、据挖掘和机器学习顶级会议,,,等中推荐算法的文章逐年增加国际数据分析领域的高阶期刊如,等刊载数篇推荐系统方面的文章信息领域做推荐系统领先的研究单位学者包,、括纽约大学、明,尼苏达州立大学的叩研究小组等、、,美国密歇根大学卡内基梅隆大学微软研究院等其中美国密歇根大学在年开授了由主讲的推荐系统的课程推荐系统,结合社会网络和语义网络的研究,面向互联网发展中出现的新问题和新技术需求,具有广泛的研究和应用前景本研究调研了推荐系统在计算机网络和信息领域的主流研究与应用进展本文第节中给出推荐系统的形式化定义第节根据推荐算法的类别分类陈述最新的学术进展第节讨论使用的数据

7、集以及实验评测方法,、对当前推荐系统的研究难点进行归纳并对比各种推荐方法的优缺点第节对推荐系统有待深入的研究点和发展趋势进行初步预测推荐系统概念和形式化定义“目前被广泛引用的推荐系统的非形式化概念是和在年给出的它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,,”推希助用户决定应该购买什么产品模拟销售人员帮助客户完成购买过程“、伽口软件学报,,脚以为荐有个、、组成要素推荐候选对象用户推荐方法通用的推荐系统模型流程如图所示用户可以向推荐系统主动提供个人偏好信息或推荐请求,或者用户不提供,而是推荐系统主动采集推荐系统可以使用不同的推荐策略进行推荐,如将采集到的个

8、性化信息和对象数据进行计算得到推荐结果,或者直接基于已建模的知识数据库进行推荐推