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电子商务协同过滤可扩展性研究综述
被引:14
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
李聪
机构
:
[1]
四川师范大学计算机科学学院
来源
:
现代图书情报技术
|
2010年
/ 11期
关键词
:
电子商务;
推荐系统;
协同过滤;
可扩展性;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
F49 [信息产业经济];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
在介绍传统协同过滤算法的基础上,将协同过滤可扩展性改善技术归纳为6类,包括聚类、概率方法、降维、基于项目、数据集缩减以及线性模型,重点评述各类算法的研究情况,并将其基本思路总结为两点:在尽量不影响推荐质量的前提下,缩小最近邻查询空间;定期离线进行用户相似性度量和最近邻搜寻,减小在线推荐计算量。最后探讨该领域未来的两个研究方向,即基于分布式结构的协同过滤算法、基于形式概念分析的最近邻搜寻。
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