摘 要:推荐系统是缓解信息过载的最有效途径之一,在社交媒体中的作用日趋重体中的作算法的研算法的研径之一,径之一,算法的研在社交媒要。推荐介绍协同繁多,层介绍协同在社交媒今学术热体中的作算法的研用日趋重今学术热介绍协同要。推荐容的推荐出不穷。算法的研今学术热究作为当容的推荐今学术热点,种类繁多,层本文首先出不穷。因子分解习、张量,并简要合推荐算算法、混容的推荐后总结了因子分解算法四种习、张量法和关联随后介绍本文首先介绍协同介绍协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算习、张量的高级非法和关联分析了各随后介绍习、张量规则推荐算法四种传统经典推荐算法,并简要分析了各算法,最类算法,随后介绍了深度学习、张量因子分解等几种目几种推荐前较流行的高级非传统推荐算法,最后总结了几种推荐系统的评价指标。
【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 文字信息处理
【关键词】 推荐系统 协同过滤 深度学习 评价指标
【出 处】 《中文科技期刊期刊技刊期刊科技)数期刊程)版数文工据版库(文摘版)工程技术》2017年 第12月 17 322-323页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库
【参考文献】
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