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c****2 2018-07-10
性化推荐(
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能到自己想买商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是滤系统(Information Filtering System)子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通分析、挖掘用户行为,发现用户性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推荐系统不需要用户准确地描述出自己需求,而是根据用户历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求息。 1994年明尼苏达大学推出GroupLens系统[1]般被认为是性化推荐系统成为相对独立研究方向标志。该系统首次提出了基于协同滤来完成推荐任务思想,此后,基于该模型协同滤推荐引领了性化推荐系统十几年发展方向。
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