%0 Journal Article
%T 个性化推荐算法研究
%A 陈洁敏
%A 汤　庸
%A 李建国
%A 蔡奕彬
%J 华南师范大学学报(自然科学版)
%D 2014
%R 10.6054/j.jscnun.2014.06.021
%X 随着全球信息总量的爆炸式增长，信息超载问题无法避免且日趋严重化．个性化推荐系统是当前解决信息过载问题的有效技术．该文首先阐述了推荐系统概念定义及其三大组成模块，其次深入分析了个性化推荐算法，详细讨论了当前主流的四大类推荐算法基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于知识的推荐算法和混合的推荐算法，从多角度对各算法的优缺点进行对比，然后阐述了常用评价方法、评测指标及对测试标准进行分类，并且介绍了常用数据集，最后展望个性化推荐未来研究热点．
%K 拟南芥
%K 根尖分生组织
%K 静止中心
%K 干细胞微环境
%K 调控
%K 推荐系统
%K 推荐算法
%K 协同过滤
%K 个性化
%K 信息过载
%U http://journal.scnu.edu.cn:8080/jwk_xbzrb/CN/abstract/abstract2951.shtml