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推薦系統國內外研究現狀綜述

時間:2019-04-16 20:55來源:畢業論文
互聯網的快速發展使網民數量呈指數增長,各類網站紛紛意識到推薦系統的重要性。能否對用戶產生個性化推薦以及推薦結果的準確性,決定了該網站能否在保留住老用戶的同時吸引更

互聯網的快速發展使網民數量呈指數增長,各類網站紛紛意識到推薦系統的重要性。能否對用戶產生個性化推薦以及推薦結果的準確性,決定了該網站能否在保留住老用戶的同時吸引更多新用戶,提高用戶滿意度和信息資源利用率的同時為互聯網公司帶來更多經濟效益。目前推薦技術已經廣泛應用于各類網站并取得成功,如向用戶推薦購物、新聞、電影、音樂和文檔等信息[4]。目前在國外應用最廣泛的推薦系統如表1所示。34616
表1國外推薦系統表
推薦方法    推薦系統    領域
基于內容的推薦    Amalthaea    網頁推薦
    Webmate    網頁推薦
    Letizia    網頁推薦
    Let’s browse    網頁推薦
    Movie Lens    電影推薦
    Re:agent    郵件過濾
    News dude    新聞過濾
    Labo Ur    文檔推薦
協調過濾    Amazon    書籍/CD 等
    Smart radio    音樂推薦
    Ringo    音樂推薦
    Group Lens    新聞推薦
    Labo Ur    文檔推薦
    Movie Lens    電影推薦
混合推薦    Fab    網頁推薦
    Personal Web Watcher    網頁推薦 源¥自%六:維;論-文'網=www.aftnzs.live
    News weeder    新聞推薦
    Anatagonomy    新聞推薦
與國外相比,國內對推薦系統的研究起步相對較晚。但是隨著亞馬遜個性化推薦系統的成功應用和國內電子商務的蓬勃發展,國內以阿里巴巴為首的電子商務網站也陸續把目光投向了對推薦系統原型的研究與開發中。國內在推薦系統方向取得出色成果的公司有百度、論文網阿里、騰訊、百分點、今日頭條和新浪等等。2006年,當當網率先對用戶提供個性化推薦服務[5],將音頻、視頻和書籍等信息推薦給用戶,該服務一推出就受到了廣大用戶的青睞;2008年9月,淘寶網推出了自己的個性化推薦系統產品“i淘寶”[6],該產品可以幫助用戶在短時間內找到自己感興趣的東西;2011年,百度強力推出個性化首頁“一人一世界”[7],此版百度首頁將基于大數據和機器學習積累的個性化數據,為不同用戶推送個性化的內容;2014年阿里巴巴舉辦“天池”個性化推薦大賽[8],吸引了來自全國乃至世界各地的推薦算法研究者,極大地促進了我國推薦算法的發展;2016年,阿里旗下YunOS的推薦算法團隊在ACM RecSys上 2016喜摘金牌 推薦系統國內外研究現狀綜述:http://www.aftnzs.live/yanjiu/20190416/32178.html
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