个性化推荐算法研究

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．