个性化推荐系统研究方法综述

余江龙 宋腾飞 汪德超 李海龙 马正忠

摘要：文章首先介绍了推荐系统的基本概念，其次详细探讨了包括基于内容的、基于协同过滤的（用户和物品）、基于矩阵分解以及基于深度学习来处理大数据的几种主要推荐算法。然后还讨论了推荐系统面临的主要挑战，如冷启动问题、数据稀疏性、多样性与新颖性，以及隐私和安全性；在评估推荐系统方面，介绍了各种评估指标。最后，总结推荐系统的未来趋势，如跨模态推荐、强化学习应用，以及社交网络数据的整合，这些趋势预示着未来的推荐系统將更加智能、多样化和高效。

关键词：推荐系统；个性化推荐；面临挑战；评价指标；未来发展趋势；应用研究

中图分类号：TP301 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）10-0046-04