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移动社交网络推荐技术研究进展 被引量：4
1
作者 谢辉 李广建 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第10期3-6,67,共5页
【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类推荐系统。通过研究代表性... 【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类推荐系统。通过研究代表性的论文,比较了常见推荐算法模型的优缺点。【结果/结论】结果表明:很难找到一种"万能的"模型,使移动社交网络的推荐系统在实时性、准确性和多样性等关键特征取得满意的结果。移动社交网络推荐技术可能取得突破的领域,将是多种模型的综合运用。 展开更多
关键词 移动社交网络 推荐技术 机器学习 研究进展
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