面向跨领域的推荐系统研究现状与趋势

摘要 单领域推荐是学术界与工业界解决推荐问题的主流方法，它通过学习某指定领域的历史数据，来预测该领域的用户行为与偏好.然而，单领域推荐对数据稀疏、冷启动等问题没有很好的解决方案，有较大局限性.为此，将多个领域数据联合考虑，为目标领域推荐提供帮助的跨领域推荐成为推荐系统的热门课题.文中阐述了单领域推荐的不足和跨领域推荐的优势，强调了跨领域推荐的研究意义，介绍了跨领域推荐所要解决的问题与面临的挑战，分析了当前主要的基于跨领域的推荐算法.论文最后讨论了跨领域推荐的未来发展方向