余江龍 宋騰飛 汪德超 李海龍 馬正忠

摘要：文章首先介紹了推薦系統(tǒng)的基本概念，其次詳細(xì)探討了包括基于內(nèi)容的、基于協(xié)同過濾的（用戶和物品）、基于矩陣分解以及基于深度學(xué)習(xí)來處理大數(shù)據(jù)的幾種主要推薦算法。然后還討論了推薦系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，如冷啟動(dòng)問題、數(shù)據(jù)稀疏性、多樣性與新穎性，以及隱私和安全性；在評(píng)估推薦系統(tǒng)方面，介紹了各種評(píng)估指標(biāo)。最后，總結(jié)推薦系統(tǒng)的未來趨勢(shì)，如跨模態(tài)推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用，以及社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的整合，這些趨勢(shì)預(yù)示著未來的推薦系統(tǒng)將更加智能、多樣化和高效。

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；個(gè)性化推薦；面臨挑戰(zhàn)；評(píng)價(jià)指標(biāo)；未來發(fā)展趨勢(shì)；應(yīng)用研究

中圖分類號(hào)：TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）10-0046-04