推荐系统及其相关技术研究

• 作 者: 陈雅茜 刘韬 方诗虹
• 机 构: 西南民族大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 西南民族大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2014年3期
• 关键词: 推荐系统 个性化推荐 电子商务 协同过滤 recommender system personalization E-Commerce collaborative
• 基金项目: 2014年国家外专项目,西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（青年教师基金项目）（13NZYQN19）,西南民族大学2013年教育教学改革项目（2013ZC70）,西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（优秀科研团队及重大孵化项目）（13NZYTD02）,西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金（青年教师基金项目）”（12NZYQN16）.

在介绍推荐系统的定义和分类的基础上,深入讨论现有推荐系统普遍存在的问题,并提出了相应的改进策略：结合上下文信息;支持基于多标准推荐算法;在保证推荐精度的同时兼顾推荐的多样性;加强交互界面设计,提高系统逻辑的透明度;支持包括推荐包在内的多种推荐模式.我们相信这些策略有助于提高推荐质量,激发用户的参与度,从而增强推荐系统的实际可用性.