推荐系统研究进展及展望
推荐系统中的长尾推荐算法研究进展(二)
推荐系统中的长尾推荐算法研究进展推荐系统是一种帮助用户在信息过载的网络环境中找到感兴趣的内容的重要工具。
然而，传统的推荐系统往往局限于推荐热门和流行的内容，忽视了长尾部分的用户需求。
长尾推荐算法的研究正是针对这一问题，旨在提高推荐系统在长尾部分的效果，满足用户个性化需求。
长尾指的是商品、事件等的销售量或关注度分布呈现出的长尾形态。
在传统推荐系统中，大部分注意力都集中在热门的项目上，因为它们的销售量或关注度较高，数据也更丰富，因此更容易进行推荐。
但是，长尾中的项目数量庞大，虽然单个项目的销售量较小，但是在长尾区域的累积销售量却非常可观，潜在的市场需求也非常大。
因此，研究长尾推荐算法可以帮助推荐系统更好地挖掘和满足用户的多样化需求。
近年来，学术界和工业界对长尾推荐算法的研究取得了一些进展。
其中，一种基础的方法是基于协同过滤的算法，通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的兴趣相似性，并依此为用户推荐未曾接触过的长尾项目。
这种方法的关键在于如何在长尾部分中找到具有潜在兴趣的项目。
为了解决这个问题，研究者提出了一系列方法，例如使用隐语义模型或矩阵分解来捕捉项目之间的关联性，或者引入基于内容的特征来增强项目的表示能力。
此外，近年来兴起的深度学习方法也被应用于长尾推荐算法中。
深度学习模型具有强大的表示学习和特征提取能力，可以从用户行为数据中挖掘出更深层次、更抽象的兴趣模式。
研究者们提出了各种基于深度学习的推荐模型，如基于循环神经网络（RNN）的模型，用于建模用户的序列行为；基于注意力机制的模型，用于发现用户和项目之间的相关性等。
这些模型在长尾推荐中的效果优于传统的方法，可以更好地满足用户的个性化需求。
此外，一些其他的技术手段也被用于改进长尾推荐算法。
例如，基于用户社交网络的推荐方法，通过分析用户在社交网络中的联系和交互信息，发现用户之间的兴趣关联性，并为用户推荐具有潜在兴趣的项目。
此外，基于目标规划或多目标优化的方法也被应用于长尾推荐中，通过平衡热门和长尾部分的推荐效果，提供更全面的用户体验。
人工智能推荐系统算法进展与创新要点
人工智能推荐系统算法进展与创新要点人工智能的快速发展使得推荐系统在各个领域都取得了显著的进展和创新。
推荐系统算法根据用户的历史行为数据和其他额外信息，通过分析、计算和预测，为用户提供个性化的推荐结果。
本文将介绍人工智能推荐系统算法的进展和创新要点。
1. 协同过滤算法协同过滤算法是推荐系统中最经典的算法之一。
它基于用户行为数据，通过计算用户之间的相似度，在一个用户集合中找出相似用户的行为，将其推荐给目标用户。
近年来，基于协同过滤算法的一些创新方法获得了很好的效果，如基于矩阵分解的模型、基于深度学习的模型等。
2. 内容过滤算法内容过滤算法是根据物品的内容信息为用户进行推荐的算法。
与协同过滤算法相比，内容过滤算法对用户个性化推荐的依赖更小，可以根据物品的属性、标签、关键词等信息为用户进行推荐。
近年来，随着自然语言处理、图像识别等技术的发展，内容过滤算法取得了重要的进展和创新。
3. 混合推荐算法混合推荐算法是将不同的推荐算法进行组合，提高推荐系统的准确性和效果。
例如，将协同过滤算法和内容过滤算法结合起来，利用它们各自的优点和特征进行推荐；或者将多个不同的协同过滤算法进行算法融合，得到更加准确的推荐结果。
混合推荐算法是当前推荐系统研究的热点之一。
4. 强化学习算法强化学习算法在推荐系统中的应用也有不少创新和进展。
强化学习算法通过与环境进行交互，根据奖励信号来进行学习和决策，从而实现个性化的推荐。
近年来，强化学习算法在推荐系统中取得了一些成功的应用，如基于深度强化学习的推荐算法等。
5. 多目标优化算法传统的推荐系统算法主要关注单一目标，如准确性、覆盖率等。
然而，实际应用中，推荐系统需要满足多个目标，如个性化、多样性、新颖性等。
多目标优化算法能够在不同的目标之间进行权衡和平衡，为用户提供更加全面和个性化的推荐结果。
多目标优化算法在推荐系统的研究和实践中具有重要的价值。
6. 实时推荐算法传统的推荐系统算法通常是离线计算，根据用户的历史数据进行推荐。
推荐系统综述
推荐系统综述推荐系统综述引言：随着互联网和电子商务的快速发展，推荐系统成为了各个行业中的重要组成部分。
推荐系统通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户体验和满意度。
本文将综述推荐系统的背景、发展历程、应用领域、算法原理等方面，为读者全面介绍推荐系统的相关知识。
一、背景：随着信息爆炸和信息过载的时代到来，人们面临了获取信息的困境。
传统的信息检索方式往往无法满足用户的个性化需求。
而推荐系统通过对用户行为和兴趣的分析，可以为用户提供个性化的推荐，从而解决了这一问题。
二、推荐系统的发展历程：推荐系统的发展经历了几个重要的阶段。
起初，推荐系统主要采用基于内容的推荐算法，即通过分析物品的内容特征来做出推荐。
然后，协同过滤成为了主流的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为来生成推荐结果。
最近几年，深度学习等技术的兴起使得推荐系统可以更好地提取和利用用户的行为特征，从而进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
三、推荐系统的应用领域：推荐系统广泛应用于各个行业领域。
在电子商务领域，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的商品，提高销售额和用户忠诚度。
在社交媒体领域，推荐系统可以根据用户的兴趣和好友关系，为用户推荐感兴趣的内容和用户。
在音乐和视频领域，推荐系统可以根据用户的偏好和历史播放记录，为用户推荐相关的音乐和视频。
四、推荐系统的算法原理：推荐系统的核心是推荐算法。
推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
基于内容的推荐算法通过分析物品的内容特征，为用户推荐与其兴趣相似的物品。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和与其兴趣相似的其他用户的行为，为用户生成推荐结果。
深度学习算法通过建立多层神经网络，提取和利用用户的行为特征，进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
五、推荐系统的挑战与展望：虽然推荐系统取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，数据稀疏性和冷启动问题限制了推荐系统的效果和覆盖范围。
基于深度强化学习的推荐系统研究
基于深度强化学习的推荐系统研究随着互联网和智能设备的不断普及，人们的生活与信息呈现更加紧密地联系在一起。
在这种趋势下，推荐系统在商业应用和科学研究中的地位逐渐凸显。
然而，早期的推荐系统多依赖于基于规则的方法和基于协同过滤的算法，由于受限于数据和模型设计，这些方法存在着一些问题，如推荐精度低、算法解释性差等。
而近年来，深度学习和强化学习技术的新兴兴起为推荐系统的提升带来了新希望。
本文主要探讨基于深度强化学习的推荐系统的研究进展。
一、深度学习与推荐系统深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过建立深层次的神经网络来实现对数据的自动抽象和特征提取。
深度学习和推荐系统的结合可以帮助提升推荐的准确率和效率，丰富推荐结果的多样性，并拓展推荐的应用领域。
具体来说，深度学习可以用于推荐模型中的特征抽象和过滤器的训练，从而有效地提升推荐准确率和效率。
传统的基于规则和协同过滤的推荐方法，主要依赖于手动构建的特征和相似性矩阵。
相比之下，深度学习方法在特征抽象方面更加优秀，可以使用深度卷积网络（Deep Convolutional Networks, DCN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等结构进行设计。
二、深度强化学习与推荐系统与传统的深度学习方法不同之处在于，深度强化学习能够让模型在与环境交互的过程中逐步学习并优化决策策略，从而完成推荐任务。
在深度强化学习框架下，推荐模型能够将推荐过程看作一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），并通过强化学习算法来优化当前状态下推荐意见的决策策略。
因此，深度强化学习能够更好地解决推荐系统中的问题，如数据稀疏、冷启动、长尾效应等。
在深度强化学习领域，许多研究工作已经开始在推荐系统中应用。
三、基于深度强化学习的推荐系统应用案例1、Deep Reinforcement Learning for Online Advertising (DeepMind, 2016)DeepMind团队利用强化学习技术，并基于双重深度Q网络（Double Deep Q-Networks，DDQN）的修改版本，进行了在线广告投放的强化学习实验，获得了优秀的效果。
基于动态集成方法的混合推荐系统研究中期报告
基于动态集成方法的混合推荐系统研究中期报告中期报告：一、选题背景随着互联网的快速发展，信息量越来越庞大，人们往往无法快速找到自己需要的信息，因此推荐系统成为了解决这一问题的重要手段。
推荐系统通过使用用户历史行为、兴趣爱好、人口统计学信息等，为用户提供个性化、准确的建议。
然而，传统的推荐系统只能依据单一的推荐算法得出推荐结果，这种方法在成功案例中表现出了很大的缺陷。
此外，不同的推荐算法在不同的领域有着不同的表现，因此如何结合多个算法，提高推荐系统的精度和效率，成为研究的热点。
二、研究内容本次研究旨在通过综合多种算法，实现高精度、高效率的混合推荐系统。
具体研究内容包括以下方面：1.设计数据预处理模块，对用户历史行为数据进行处理和清洗，同时获取用户的人口统计学信息。
2.选用CF、CBF、CF-Tree等常见推荐算法，并进行算法调优，以提高推荐系统的准确性和效率。
3.根据算法表现和数据集特点，实现动态集成算法，结合不同的推荐算法以提高推荐系统的表现。
同时，引入权重算法，根据用户特点和历史行为，为不同的算法赋予不同的权重。
4.实现推荐系统的整体框架，并设计针对不同算法的推荐模型。
同时考虑系统的可扩展性和可维护性。
三、研究进展在研究的前期，我们完成了数据预处理模块的设计和实现。
我们从推荐数据集中抽取了有效数据，并通过数据采样、去除异常值等方式对数据进行了清洗和处理，使得数据可以更好的支持推荐算法的使用。
在算法选择方面，我们选用了CF、CBF、CF-Tree等常见的推荐算法，并进行了多次的算法调优。
我们通过数据集建立模型，结合推荐结果和实际评价结果进行对比和评估，并在反馈中不断改进模型，提高模型的表现和效率。
在动态集成算法的实现中，我们首先根据推荐结果与实际结果的误差，实现了权重算法，并引入动态集成算法和流行度算法，在用户实时产生数据的过程中，不断地进行集成和优化，建立了一个具有自我修正的混合推荐系统。
四、后续工作计划在我们的后续工作中，我们计划完成以下内容：1.完成推荐系统的整体框架，使得整个系统可以支持各种算法和数据集的使用。
个性化音乐推荐系统的研究与实现中期报告
个性化音乐推荐系统的研究与实现中期报告一、项目背景随着网络技术的不断发展，音乐一直是人们娱乐生活中不可或缺的一部分。
用户通过音乐平台可以听到自己喜欢的歌曲，但是人工推荐效率低下，并且不能满足用户的个性化需求。
因此，开发一个个性化音乐推荐系统，能够根据用户的喜好自动推荐合适的歌曲，对于提高用户体验是非常重要的。
二、研究目标本项目的目标是设计和实现一个个性化音乐推荐系统。
通过收集用户的历史播放记录、喜好和评分等数据，并采用机器学习算法和数据挖掘技术，对用户的偏好和需求进行分析和学习，进而为用户推荐符合其个性化音乐品味的歌曲。
三、研究方法1. 数据收集与处理使用Python语言编写代码，调用各大音乐平台的API，爬取用户的历史播放记录、喜好和评分等数据。
并且对数据进行清洗和处理，以保障数据的可靠性和完整性。
2. 特征提取对于收集到的用户数据，可以提取出一些特征，如歌曲的流派、歌手、发行时间等，以及用户的性别、年龄等信息。
这些特征提取是推荐系统的重要环节，也是机器学习的基础。
3. 机器学习算法的运用推荐系统所使用的机器学习算法众多，可以用协同过滤算法、聚类算法、基于内容的过滤算法等方法进行推荐。
协同过滤算法是推荐系统中较常用的算法，其基本原理就是根据用户先前的行为，向他推荐他可能感兴趣的歌曲。
4. 推荐结果的展示针对不同用户对音乐的需求，可以在系统中设置不同的推荐模式或界面。
例如，可以在用户登录时先让其选择喜欢的歌手或歌曲类型，并在系统中增加单曲播放、歌单推荐等多种推荐方式。
同时，为了使用户体验更加舒适，推荐系统的展示界面也需要优化。
四、研究进展过去几周，我们完成了数据收集和清洗，并拟定了数据挖掘方法和机器学习算法的框架。
我们使用Python语言，爬取了一些用户的历史播放记录、喜好和评分等数据，并对数据进行过初步的清洗。
同时，我们还对协同过滤算法和基于内容的过滤算法等进行了研究，最终决定采用基于内容的过滤算法来设计个性化音乐推荐系统。
推荐系统中的长尾推荐算法研究进展(三)
推荐系统是当今互联网领域中的重要应用之一。
借助推荐系统，用户可以面对海量的信息和产品，找到最符合自己需求的内容或商品。
然而，在推荐系统中，常常存在着一个问题，即长尾问题。
针对长尾推荐算法的研究进展，本文将从基本概念、传统方法以及最新研究角度进行探讨。
长尾问题最早由克里斯·安德森在2004年的一篇《长尾理论》中提出。
所谓长尾，是指销量或关注度较低的商品或内容，它们构成了整体市场销售的大部分比例。
传统的推荐系统倾向于推荐人们已经熟悉且热门的商品或内容，这可能导致长尾产品无法得到合理的展示和推荐。
因此，长尾推荐算法的研究就变得尤为重要。
在传统的长尾推荐算法中，最常用的方法是基于协同过滤。
协同过滤算法是根据用户行为数据，将用户划分为不同的群体，进而推荐同一群体中其他用户喜欢的商品或内容。
然而，传统的协同过滤算法面临着冷启动问题和数据稀疏性问题。
冷启动问题是指当用户刚开始使用系统或者新的商品加入时，无法准确地推荐给用户最感兴趣的内容。
数据稀疏性问题是指由于用户行为数据的不完整性，无法为长尾产品找到合适的匹配目标。
为了解决传统算法中存在的问题，学者们提出了一系列改进算法。
常见的改进算法包括基于图的协同过滤算法、基于标签的推荐算法、基于内容的推荐算法等。
这些改进算法通过引入额外的信息，例如物品关联关系、用户兴趣标签、物品内容信息等，来增强推荐算法的准确度和覆盖率。
此外，还有学者尝试将深度学习与推荐系统相结合，提出了基于深度学习的长尾推荐算法。
深度学习算法能够从大规模数据中学习到更为复杂的模式和规律，进一步提升了推荐系统的性能。
除了上述算法的改进，近年来还涌现出一些新的研究角度和方法。
例如，一些学者提出了基于多目标优化的长尾推荐算法。
这些算法不仅考虑了传统的准确率和覆盖率指标，还引入了新的评价指标，如多样性、个性化程度等。
基于多目标优化的算法通过设计合适的目标函数，实现了在推荐系统中平衡不同目标之间的权衡，能够更好地解决长尾推荐问题。
基于大数据分析的智能个性化推荐系统研究
基于大数据分析的智能个性化推荐系统研究随着互联网的快速发展和大数据技术的应用，推荐系统在各个领域发挥着越来越重要的作用。
在电商、社交媒体、音乐、电影等领域，智能个性化推荐系统正在成为用户体验的关键因素。
本文将探讨基于大数据分析的智能个性化推荐系统的研究。
1. 研究背景近年来，大数据技术的兴起和云计算的广泛应用使得数据量呈指数级增长。
在这种背景下，如何从海量数据中提取有效信息成为各个领域亟需解决的问题。
智能个性化推荐系统应运而生，它利用大数据分析技术，通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
智能个性化推荐系统不仅可以提高用户的满意度，还可以帮助企业实现精准营销和提高销售额。
2. 大数据分析在推荐系统中的应用大数据分析在推荐系统中起着至关重要的作用。
通过对用户行为数据、社交网络数据和上下文数据的分析，可以挖掘出用户潜在的需求和偏好，从而实现个性化推荐。
为了提高推荐效果，传统的基于规则和统计的推荐算法逐渐被基于大数据分析的深度学习算法取代。
深度学习算法能够从海量数据中学习到更复杂的用户兴趣模型，提供更精准的推荐结果。
3. 大数据分析在用户画像建模中的应用用户画像是智能个性化推荐系统中的关键环节，它是对用户的一种描述，包括用户的基本信息、兴趣偏好以及行为习惯等方面。
通过对大数据的分析，可以建立用户画像模型。
用户画像模型可以从用户的浏览历史、购买行为、社交网络等多个维度进行分析，从而更好地了解用户的需求和兴趣。
通过对用户画像的准确描述，可以提供更准确的个性化推荐。
4. 大数据分析在推荐算法中的应用推荐算法是智能个性化推荐系统的核心部分。
基于大数据分析的推荐算法主要包括协同过滤算法和内容推荐算法。
协同过滤算法主要通过分析用户行为数据和评分数据，找到相似用户或相似物品，推荐给用户感兴趣的物品。
内容推荐算法主要通过分析物品特征和用户兴趣偏好，选取与用户兴趣相匹配的物品进行推荐。
通过大数据分析，推荐系统可以实现更加准确和个性化的推荐。
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算法的可扩充性，文献[11]提出基于项目聚类的协同过滤推荐算法，显著地提高推荐系统的 推荐质量。以上各类推荐技术都各有优缺点，因此许多研究者提出结合多种过滤技术，以克 服各自的优缺点。例如文献[12]提出基于内容和合作模式的信息推荐机制，文献[13][14]提出 基于语义相似性的资源协同过滤技术。文献[15]对稀疏问题和冷启动问题做了系统研究，文 献[1]研究了基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统。文献[16]将推荐系统的应用领域扩展 到数字图书馆。
文献[17]对用户建模领域的相关技术进行系统评述，并着重分析了用户建模过程中所面 临的关键议题，指出推荐系统用户建模领域的一些发展方向。
针对信息过载问题，文献[18]提出了一种基于内容分析的信息推荐方法，该方法使用神 经网络作为知识表示和推理机制来建立用户兴趣模型，然后以用户模型为基础来预测用户对 信息的偏好程度，并据此做出信息推荐。在对用户建模时，应充分考虑用户短暂兴趣和兴趣 容易发生变化的特征。针对现有用户兴趣建模方法在处理用户兴趣多样性和动态性特征时存 在的缺点，文献[19]提出了一种基于改进型成长单元结构神经网络的用户兴趣建模方法。该 方法将用户兴趣建模过程映射成一个聚类和类的维护过程，能够及时跟踪用户兴趣特别是短 期兴趣的变化，并对模型做出及时的更新和调整，提高了用户模型对用户兴趣转移的响应能 力和模型精度。
推荐系统研究进展及展望1
任晓丽 1，刘鲁 1
1 北京航空航天大学经济管理学院，北京 (100083)
E-mail：rxl@
摘 要：在网络和电子商务环境下，推荐系统得到了广泛的应用。本文研究推荐系统的理论、 方法、技术、评价和应用问题，在分析目前国内外推荐系统的理论研究和应用现状的基础上， 从用户信息收集和用户建模、个性化推荐算法、推荐系统的评价、推荐系统的应用和社会影 响研究四个方面展开了详细和系统的评述，探讨了其中关键技术，建立了推荐系统在银行业、 知识管理、客户关系管理中的应用框架，最后指出推荐系统未来研究热点和发展方向。 关键词：推荐系统；协同过滤；电子商务；在线拍卖 中图分类号：TP311
（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。
（2）ACF：Active Collaborative Filtering 系统是 Carnegie－Mellon 大学开发的主动协同 过滤推荐系统，ACF 系统通过指针实现协同过滤推荐服务，用于电子文档推荐。它与 TYPESTRY 系统一样只适用于用户群体较小的场合。
（3）GroupLens：自动协同过滤推荐系统，用于新闻组信息荐。GroupLens 系统通过用
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使得许多电子商务企业开始重视推荐系统的应用。国内外很多学者进行相关的研究工作，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。
推荐系统的可移植性和信任问题得到了广泛的关注。基于 peer-to-peer 环境，通过在客 户端对用户信息的控制，即使在离线时也能进行推荐，提高了推荐的准确性。还有推荐系统 的实时性，算法的伸缩性，用户的信任等等融合了信息获取，数据挖掘，人机交互，自然语 言处理，心理学，社会行为研究相关领域都是最近研究的热点。
电影
http：/
/
寻友
/
笑话幽默
/humor
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户的评分信息自动搜索用户的最近邻，然后根据最的评分信息产生最终的推荐结果，适合于
用户数量比较大的场合。 （4）MovieLens：Minnesota 大学开发的研究型自动协同过滤推荐系统，用于推荐电影。
与 GroupLens 不同，MovieLens 是一个基于 web 的推荐，系统通过浏览器方式进行用户评分 数据收集与推荐结果显示，用户使用更方便。
（5）Ringo：由 MIT 媒体实验室开发的研究型协同过滤推荐系统，用于提供化的音乐
推荐服务。Ringo 系统可以向用户推荐他们喜欢的音乐，预测用户不喜欢的音乐，也可以预
测用户对特定音乐的评分。
（6）Video Recommender：BellCore 开发的协同过滤推荐系统，用于电影。Video
了广泛的应用。推荐系统的应用领域包括书本，CD，电影，新闻，电子产品，旅游，金融
服务和其他许多产品和服务。表 1 列出了部分采用协同过滤技术的网站[1]。
系统名称 CD
Grouplens
Movielens Internet Watcher Phoaks
基于以上原因，从 20 世纪 90 年代中期推荐系统的概念出现至今，推荐系统得到了飞速 发展。电子商务、网上交易的蓬勃兴起，信息技术的进步，给推荐系统提供了良好的契机和 发展平台。由于巨大的应用需求，推荐系统得到了广泛的关注，许多国内外学者研究推荐系 统，ACM 多次把推荐系统作为研讨主题，众多国内外期刊也纷纷将推荐系统作为研究专题。 我国也比较重视推荐系统的研究和应用，国家自然科学基金曾资助过“面向电子商务的顾客 偏好分析与个性化分析系统”、“电子商务个性推荐系统及应用研究”。
2．推荐系统研究内容和国内外研究现状
2.1 推荐系统研究内容
推荐系统是根据用户的兴趣爱好推荐符合用户兴趣的对象，也称为个性化推荐系统。由 于推荐系统可以辅助企业达到个性化营销的目的，进而提升销售量，为企业创造最大的利润，
1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20040006023）的资助。
Yenta Jester Lauch
表 1 部分采用协同过滤技术的网站
推荐产品类型
网址
CD 唱片
Usenet 新闻
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电影
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电影
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在应用方面，国内在个性化推荐方面做的比较好网站有互动出版网上书店
（），北京人大金仓信息技术有限公司的数字图书馆个性化推荐系 统 Kingbase DL，网上文章推荐 360doc 小助手（）等等。Kingbase DL 建立 了丰富的用户兴趣模型，通过基于内容的推荐和协同推荐相结合的方式把各种数字资源主动
推荐系统的应用方面，推荐系统是信息检索和信息过滤领域的研究热点，得到了许多著 名研究机构和研究者的关注，出现了一些研究型推荐系统实例：
（1）TYPESTRY：Xerox PARC 研究中心提出的一个研究型协同过滤推荐系统，用于 过滤电子邮件、推荐电子新闻。，它通过自有的 TQL 语言，客户查询请求中必须明确指出 与自己兴趣爱好相似的其它客户，因此只适用于客户群体比较小的场合。
（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。
2.2 国外研究现状
在用户模型方面，常用的用户建模技术有向量空间模型[2]、用户评价矩阵[3]，以及机 器学习技术[4]。文献[5]提出使用智能代理技术来分析顾客的需求，并建立用户模型，并据 此提供推荐服务。在推荐算法方面，协同过滤技术是应用最广泛的个性化推荐技术，基于用 户之间的相似性，即邻居用户产生推荐结果。随着推荐系统规模的扩大，实时性研究逐渐成 为热点。文献[6]使用奇异值分解技术减少特征向量空间的维数，提高最近邻居的搜索速度。 文献[7]对用户最近邻居和项采用不同权重的方法来提高推荐质量。由于传统的协同过滤技 术根据用户显式评分产生推荐结果，用户使用不方便，很多研究者提出可以通过 web 挖掘 技术获取用户隐式评分，由此，各种数据挖掘技术也开始应用到推荐系统中。文献[8]中提 出了一个利用神经网络和遗传 K-means 算法通过分析用户在电子商务网站的浏览路径来获 取用户偏好的方法。各种挖掘技术如关联规则挖掘、聚类挖掘等被应用于 web 日志的分析 中，以提高推荐系统的精度。
Recommender 系统通过电子邮件方式收集用户评分数据，提供推荐服务。
（7）FAB：Stanford 大学数字图书馆项目组开发的基于内容的过滤和协同过滤符合推
荐系统，用于推荐 web 页面。其特点是综合了基于内容过滤的推荐和过滤推荐的优点，同
时支持两种类型的推荐服务[1]。
除了研究型推荐系统之外，随着推荐系统理论和技术的成熟，推荐系统在电子商务得到
本文属于国家自然科学基金资助项目（No.70371004）“电子商务个性化推荐系统及应 用研究”的研究成果之一。本项目组在三年中开展了大量的推荐系统理论和应用研究工作， 取得了丰硕的成果。本文在项目研究基础上，对研究成果进行总结和展望，介绍推荐系统理 论、方法、应用中的关键技术以及未来研究热点。
本文结构安排如下：第二章分析了国内外目前推荐系统的研究现状，第三、四、五、六 章对自然基金研究项目“电子商务个性化推荐系统及应用研究”研究成果进行总结，分别从 用户信息获取和建模、推荐算法研究、推荐系统的评价问题、推荐系统的应用和社会影响研 究四个方面系统介绍推荐系统的理论、方法、应用中的关键技术；最后本文探讨了推荐系统 的研究热点和未来发展方向。
音乐
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2.3 国内研究现状
国内目前的研究多集中在推荐系统的理论和技术方面，取得了丰硕的成果。针对评价数 据的稀疏性，文献[9]提出一种优化的协同过滤推荐算法，文献[10]提出了一种基于项目评分 预测的协同过滤推荐算法，采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。针对