基于矩阵分解的推荐算法研究综述

程龙; 李涵

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大数据时代下,现有的推荐系统面临着准确性、数据稀疏性以及冷启动问题的挑战.矩阵分解是解决数据稀疏性的有效方法,近年来,基于矩阵分解的推荐算法备受关注.以矩阵分解为基础,分别概述了基于传统矩阵分解的推荐算法、基于社会化的推荐算法和基于深度学习的推荐算法,分析各类算法之间的优势与不足,对算法的实际应用场景进行总结,最后给出未来研究方向的展望,为后续相关研究提供有效参考.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第2期|38-4551|共9页
作者
程龙; 李涵;
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作者单位

北京信息科技大学理学院北京100192;

北京信息科技大学理学院北京100192;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
推荐算法; 矩阵分解; 社会化推荐; 深度学习;

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