推荐系统研究
张素智
赵亚楠
杨芮
1.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,4500022.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,4500023.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,450002
摘要：随着信息产业的飞速发展,信息资源的规模呈现出几何级的扩增,如何在这海量的数据中找出对用户有帮助的信息成为急需解决的问题.推荐系统作为解决互联网信息过载的主要途径之一,虽然经过多年的研究已存在多种推荐算法,也建立出了更为智能推荐系统,但是仍存面临着许多的难题,推荐算法仍是研究的热点.介绍了当前主要的推荐算法,指出了存在的不足,并说明了将来可能的研究方向.
关键词：信息过载推荐算法深度学习数据挖掘
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61201447)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
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