推荐系统的研究主要包括哪些方面
1个回答
展开全部
推
荐系统的研究主要包括以下几个方面:
(1)用户信息获取和建模。
早期的推荐系统只需获取简单的用户信息,随着推荐系统
发展,
推荐系统由简单的信息获取转变为和用户交互的系统,
需要考虑用户多兴趣和用户兴
趣转变的情况,将数据挖掘应用到用户信息获取中,挖掘用户的隐性需求。
(2)推荐算法研究。
要实现被顾客接受和认可的个性化推荐,设计准确、高效率的个
性化推荐算法是核心。基于内容的推荐和协同过滤是最主要的两种。为了克服各自的缺点,
可以将各种推荐方法混合使用,以提高推荐精度和覆盖率。同时,信息获取和人工智能,以
及模糊推荐等相关领域的引入扩宽了推荐算法的思路。
(3)推荐系统的评价问题。
要使推荐系统为广大用户所接受,必须对推荐系统作出客
观综合的评价。
推荐结果的准确性和可信性是非常重要的两个方面。
如何对推荐结果的准确
性进行判定,
如何把推荐结果展示给用户以及如何获取用户对推荐结果的评价都是需要深入
研究的问题。
(4)
推荐系统的应用和社会影响研究。
需要建立推荐系统在其他应用领域的应用框架,
研究如何与企业其它信息系统的集成。
荐系统的研究主要包括以下几个方面:
(1)用户信息获取和建模。
早期的推荐系统只需获取简单的用户信息,随着推荐系统
发展,
推荐系统由简单的信息获取转变为和用户交互的系统,
需要考虑用户多兴趣和用户兴
趣转变的情况,将数据挖掘应用到用户信息获取中,挖掘用户的隐性需求。
(2)推荐算法研究。
要实现被顾客接受和认可的个性化推荐,设计准确、高效率的个
性化推荐算法是核心。基于内容的推荐和协同过滤是最主要的两种。为了克服各自的缺点,
可以将各种推荐方法混合使用,以提高推荐精度和覆盖率。同时,信息获取和人工智能,以
及模糊推荐等相关领域的引入扩宽了推荐算法的思路。
(3)推荐系统的评价问题。
要使推荐系统为广大用户所接受,必须对推荐系统作出客
观综合的评价。
推荐结果的准确性和可信性是非常重要的两个方面。
如何对推荐结果的准确
性进行判定,
如何把推荐结果展示给用户以及如何获取用户对推荐结果的评价都是需要深入
研究的问题。
(4)
推荐系统的应用和社会影响研究。
需要建立推荐系统在其他应用领域的应用框架,
研究如何与企业其它信息系统的集成。
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询