hongliang5623 / Highgarden

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背景介绍 #19

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hongliang5623 commented 6 years ago

基于社交网络本身所具有的社会化属性,用户间的相关性在实现推荐的过程中起到了重要的作用,用户间的相关性可以根据用户的兴趣进行确定,也可以根据用户所加入的群体进行确定。豆瓣网是国内最早提供推荐服务的兴趣社交网站,其中,豆瓣电影推荐系统根据用户所加入的兴趣小组、关注的Tag标签、用户历史访问资源或用户在豆瓣电影栏目中加入收藏列表中的感兴趣的电影,利用豆瓣的推荐引擎获得用户的一些偏好信息,主动为用户提供电影推荐。

hongliang5623 commented 6 years ago

从20世纪90年代末开始,推荐系统的研究逐步升温,各种国际学术期刊刊登了大量关于推荐系统的研究论文,根据对国际主要文献索引数据库和出版集团的论文检索统计,涉及推荐系统的论文数量还在逐年增长。同时,为了促进推荐系统的研究和交流,多个国际计算机技术协会和机构组织了专门针对推荐系统研究的专题国际会议,为推荐系统研究者和从业者提供了良好的交流平台。自2007年开始,ACM每年召开关于电子商务的研讨会,会议中关于推荐系统研究的比重逐步增大。特别是最近几年,与机器学习、人工智能等相关一些重要的国际学术会议中,如AAAI, ICDM,ICML,SIGIR, ECML等,都包含关于推荐系统的主题的内容