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个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87

Published Online July 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/journal/hjdm

https://https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/10.12677/hjdm.2019.93010

Overview and Prospect of Personalized

Recommendation Algorithm

Xinxin Li

Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning

Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019

Abstract

In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future.

Keywords

Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation

个性化推荐算法概述与展望

李鑫欣

大连外国语大学，辽宁大连

收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日

摘要

近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

李鑫欣

算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。本文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。

关键词

个性化推荐，协同过滤，混合推荐

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/licenses/by/4.0/

1. 引言

近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第43次《中国互联网发展状况统计报告》显示，截止2018年12月，我国网民规模为8.29亿，全年新增网民5653万，互联网普及率达59.6%，较2017年底提升3.8个百分点[1]。

互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。

网络信息呈指数级增长，海量信息在方便人们生活的同时也增加了用户检索目标信息的难度。基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。

个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。个性化推荐系统源于人们的生活，同时也为在更好地服务于人们的生活。

2. 个性化推荐方法概述

2.1. 协同过滤推荐

协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)是由Goldberg等人于1992年提出来的[2]，主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。协同过滤技术一般分为两大类：基于记忆的技术与基于模型的技术。传统的基于用户的技术是基于记忆的，通过内存中已保存的用户原始行为数据可以快速地、直接地生成推荐结果。而基于模型的方法会首先离线处理现有的原始数据，通过使用“学习过”的训练模型来预测、提供推荐结果。在理论上，基于记忆的方法数据量更大，推荐的结果精确度更高。协同过滤技术是电子商务推荐系统中最广泛使用的、最成功的推荐算法，但是该算法在发展过程中会受到冷启动、稀疏性、可拓展性等相关制约因素的影响[3]。随着人工智能领域学习热潮的兴起，研究者们在传统的推荐算法基础上融合了人工智能技术，有效地利用数据，缓解了传统协同过滤算法中的冷启动等问题[4]。对协同过滤算法的特点与发展现状做简要地概述如下。

2.1.1. 协同过滤算法的优点

推荐结果新颖：

协同过滤算法基于搜索相似用户的个人兴趣偏好进行个性化推荐，不需要分析用户画像与物品画像

李鑫欣

的相似性，推荐结果新颖程度更高、利于发现用户潜在的个人兴趣偏好，个性化推荐结果更具多样化特点。

2.1.2. 协同过滤算法的局限性

冷启动：

当系统中的新用户或者新物品(物品指推荐系统为用户推荐所有内容的总称)出现时，由于系统中没有新用户与的相关评分、个人偏好信息和新物品的被评分信息，使用协同过滤推荐算法会导致初期的推荐系统准确度不高，推荐内容不完善。

数据稀疏性：

当存在系统中的用户对于物品的评价数据非常少或随着系统规模的不断扩大、物品的不断增加用户的评价矩阵内容变得非常稀疏时会导致无法为用户找到近邻，推荐结果的准确度大幅下降。

可扩展性问题：

协同过滤推荐算法的思想是基于近邻的搜索方法生成推荐结果。随着网站中用户与物品的不断增加，使得用户—项目评分矩阵成为高维矩阵，算法的计算复杂度极具增高[5]，由此产生了协同过滤推荐算法的可扩展性问题。

2.1.

3. 发展现状

为解决传统的协同过滤推荐算法的不足之处，研究者提出了矩阵因子分解模型。由于用户的喜好是不断发展变化的，所以要充分考虑时间因素对于推荐结果的影响。矩阵因子分解的通过将评分分解为不同的项，可以分别处理不同方面的时序影响[6]，提高了推荐结果的精准度。

2.2. 基于内容的推荐

基于内容推荐(content-based filtering recommendation)是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录[7]，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。与协同过滤算法相比，基于内容的推荐不需要掌握巨大的用户群和评分记录，即使只有一个用户，也能够为其生成个性化推荐列表。典型的对多值特征物品进行相似度度量的方法会用到Dice系数[8]。常用的基于内容相似度检索方法有通过最近邻、相关性反馈——Rocchio方法、基于概率模型的方法、显示决策模型等。通过研究人员对于不同相似度检索方法的对比研究发现贝叶斯和Rocchio算法在许多领域表现良好。基于内容的推荐多应用与电子邮件或新闻中，通过从文档中提取或者自动从文字描述中抽取关键词来生成关键词列表。IBM的FileNetP8产品就是基于内容的全文检索服务产品。利用全文检索，用户可以在P8 Object Store中搜索那些内容包含特定单词或者短语的文档、附件、和字符串形式的属性等。对基于内容的推荐算法的特点与发展现状做简要地概述如下。

2.2.1. 基于内容推荐算法的优点

用户独立性高：

相比于协同过滤算法，基于内容的推荐算法仅使用当前用户提供的评分数据构建个人信息集，用户独立性程度高。

易于解决冷启动问题：

对于系统中出现的新物品，在没有任何用户评分的情况下，也可以进行推荐。

2.2.2. 基于内容算法的局限性

语义处理难度大：

李鑫欣

基于内容的推荐在处理文本信息是经常会遇见一词多意、同义词等问题，增强了算法研究的难度，对于提供精准的个性化推荐精准度是巨大的挑战。

推荐结果新颖度低：

基于内容的推荐算法生成结果严格衡量用户个人喜好与物品信息匹配程度，虽然推荐结果专业化程度高，但是也很难发现新颖的、惊喜度高的物品。

2.2.

3. 发展现状

近年来，语义技术的快速发展和维基百科等开放知识源的普及，极大地推动了基于内容推荐系统的发展[9]。研究者将自然语言处理、语义技术等其它深度分析内容与基于内容的推荐算法结合在一起把基于用户及物品基本特征的表示从基于关键词的级别提升至基于概念的级别，形成了一种基于内容推荐算法的新的发展方向——基于内容的语义感知推荐系统(semantics-aware content-based recommender system)。

2.3. 混合推荐

为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种以上算法和模型的优点结合在一起，提出一种新的个性化推荐算法——混合推荐(hybrid recom-mendation)算法来提高推荐结果的准确程度。三种基本的混合设计为：1) 整体式混合设计(包括特征组合混合方案、特征补充混合方案)；2) 并行式混合设计(包括交叉式混合、加权式混合、切换式混合)；3) 流水线混合设计(串联混合、分级混合)。三种基本的混合设计各有利弊，可根据实际情况和对比分析结果选择合适的混合设计方式。在实际应用过程中，基于内容的推荐算法与基于协同过滤的推荐算法相结合成为混合推荐系统的主流[10]。现在大多数的个性化推荐系统都是综合多种推荐算法而构建混合推荐系统。

在未来，混合推荐系统将会被更广泛地应用。

3. 个性化推荐算法应用实例

3.1. UGC标签系统——豆瓣网站

UGC (user generated content，用户生成的内容)标签系统是很多Web2.0网站的重要组成部分。该系统是由用户通过网站为物品打标签在描述物品的语义的同时标记用户自身的兴趣爱好的标签系统。豆瓣网站是中国著名的评论和社交网站，同时也是中国个性化推荐领域的领军企业之一[11]。以豆瓣的读书网站为例，在网站主页会显示一列信息显示热门标签名称，用户可根据自己的兴趣爱好选择合适的标签查看相关书籍；同时在每一本书籍的详细页面会显示读过该书的用户标注的标签，以供浏览此书的用户能够快速了解书籍类型。在豆瓣读书网站，通过用户为书籍打标签来扩充书籍的语义解释范围。在最终的个性化推荐结果里，豆瓣利用标签将用户推荐结果做了聚类，显示了对不同标签下用户的推荐结果，从而增加推荐的多样性和可解释性[12]。用户既是标签的创作者，也是标签推荐系统的服务对象。

3.2. 利用用户行为数据——购物网站

用户浏览网站时会留下大量的“信息足迹”。通过挖掘用户产生的商品评价以及搜索、浏览商品信息情况，了解用户的兴趣和需求，从而为其个性化推荐他们可能感兴趣的内容。最著名的就是啤酒和尿不湿的例子。从设计人员的角度看，这一成功的实践案例说明了用户行文数据中蕴含着大量的、并不是那么显而易见的规律与信息。个性化推荐算法被广泛地应用于各大电商平台。网站通过分析用户留下的显示信息(包括收藏、交易记录)以及隐式信息(多次搜索、浏览的商品类别)，挖掘用户的兴趣与需求，从而推测用户消费偏好，为其推荐同类商品或相关商品，提高用户体验度进而提高电商平台的经济效益。

李鑫欣3.3. 基于内容的推荐算法——今日头条

今日头条是一款新闻资讯类APP (Application)。与传统的新闻客户端不一样，它们自身并不产生新闻，而是新闻的搬运工，通过分析读者的阅读偏向，向用户推荐个性化的新闻资讯[13]。今日头条通过用户的手机地理位置信息、关注人信息及标签、实时搜索内容、网站访问足迹(包括点赞、评论等操作)信息，为用户贴上多种多样的标签，使用该应用的最常用算法之一的基于内容的推荐算法，为用户提供符合用户喜好的相关信息，提高软件的使用率与信息的点击率。

4. 个性化推荐算法发展趋势展望

个性化推荐算法发展至今已经有十多年的历史了，科研人员不断致力于探索更加高效的推荐算法。但是现在的个性化推荐技术仍有不完善之处。从用户角度来看，对个性化推荐系统有着更多的期待。4.1. 多角度考虑用户行为信息

在分析用户行为的过程中，应多角度考虑用户的浏览行为数据，不仅要考虑哪些内容或商品是用户喜欢的，还要考虑哪些是用户不喜欢或者不关注的，通过双向信息相结合才能使推荐算法更准确。以电商销售平台为例，系统通过分析用户的隐式、显示的喜好信息，为用户提供了相似的商品内容，接下来要对了解用户对于推荐内容的反馈，推荐的商品用户是否有点击浏览的“行为痕迹”。一些被推荐的内容出现几次不被用户点击或者查看的情况下，是否有必要考虑此类商品不再出现，并加入到用户“弱喜爱”的队列中，当用户主动搜索此商品时再加入推荐队列中。个性化推荐算法在考虑用户喜欢什么的同时，也要关注用户不喜欢什么，从多角度分析用户的行为数据才能促使推荐算法更加成熟，推荐结果更加准确。

4.2. 细化商品类别

无论是新闻资讯网站的文章还是电商平台销售的物品，在此处可以把它们看作商品来分析。网站在不断尝试各种优秀的推荐算法的同时，还应该尽可能地细化自身的商品类别，更加关注商品间的关联强弱程度。对于商品内部类别、属性的细化分类与外部与其它商品的关联关系的优化有助于更加精确地分析用户行为信息，提高个性化推荐算法的准确度。

4.3. 推荐结果更注重时效性

在根据用户搜索的内容个性化地为其推荐最新、最热的内容的同时，也要考虑用户搜索时间点的问题，要为用户推荐符合时间要求的内容。例如，当用户使用某个学习软件多次查找考研相关资料后，该软件的个性化推荐系统根据此用户以往的历史浏览数据分析出他可能是近期处于备考阶段，因此给其推荐一些考研相关的主题，如“你考研的时候是怎么查资料的？”、“2020考研数学该怎么复习？”、“考研复试如何准备个人简历”等，但是偶尔也会出现“如何准备2019年考研”这一类的与用户预期时间问题有差距的话题。在搜索的内容对时间有较严格的要求但又未在搜索栏中的情况下，研究人员应着重考虑根据暗含着的时间信息将具有时效性的内容推荐给用户，提高个性化推荐的准确度。

4.4. 推荐结果质量更高

在经过采集、分析用户的浏览和操作网页的信息后，为其推荐符合其偏好的内容或物品的同时，也要考虑推荐内容的质量问题。例如，用户在某购物网站中浏览或收藏过护肤品相关的内容，现在的个性化推荐算法的实时性很强，很快就会根据用户行为推荐出许多护肤品品牌。也许前一分钟你还在搜索着

李鑫欣

各种各样的护肤品，后一分钟当你刷新首页后就会惊奇地发现网站已经为你提供了各种品牌的护肤品。

在追求快速分析与推荐内容与物品的同时，要对为用户提供的信息的质量进行严格的把控。要为用户推荐高质量的内容，就护肤品而言，综合该用户收藏过的相关品牌、销量较高、购买过的用户评价较高、售后服务较好等综合因素为其推荐更符合用户要求、更有可能被用户购买的相关商品。

4.5. 推荐内容更多样化

推荐内容的多样化不仅体现在符合用户多样化的兴趣需求的多样化，也体现在推荐系统本身所提供的内容是多样化的，是并不局限于用户某一段时间内显示的兴趣方向特征的。用户的兴趣具有广泛性的特点，为提高个性化推荐内容的质量，推荐列表应最大程度上覆盖用户不同的兴趣领域，推荐内容应具有多样性的特点。尽管用户的兴趣在较长的时间跨度是不一样的，但具体用户访问推荐系统的某一刻，其兴趣往往是单一的，那么如果推荐推荐列表智能覆盖用户的一个兴趣点，而这个兴趣点不是用户这个时刻的兴趣点[14]，推荐列表就不会让用户满意。用户的兴趣需求与关注内容是不断发展变化的，在每一次浏览网页或互联网产品页面时用户想要收获的不仅仅是符合自己兴趣的个性化推荐内容，同时也期待能够有新颖的、精彩的领域等着自己去探索。若一味地“享受”单一的内容推荐，会让人的视野只局限于固定大小的范围，不利于开阔视野及全面的发展。在用户在浏览某网站无搜索需求的情况下，如果个性化推荐算法只为用户提供了通过分析历史数据推荐出来的符合以往搜索内容的兴趣内容，有可能会出现用户浏览内容过于单一、降低用户体验感与满意度，不利于网站的长期发展。网站只有不断地迎合、拓展用户的需求，才能提高用户与网站的交互频率，实时挖掘用户潜藏行为偏好数据，做到“比你更了解你自己”。

4.6. 预测结果更准确

预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力。以电商平台为例，提高预测系统的准确度不仅要考虑与当前商品相关性较强的商品，还有分析有购买此商品的用户的消费行为，在购买此商品后购买的于此商品相关的其它商品有哪些。

5. 结语

本文对几类个性化推荐算法进行基本的概论，从一个用户角度提出了对于个性化推荐算法未来发展的期望。个性化推荐算法发展至今已经有十几年的历史了，在科研人员的不断努力下达到了非常高的水平。个性化推荐算法的应用范围不断扩大，包括电子商务网站、娱乐网站、社交网站等许多方面。作为一个不断创新的领域，人们对个性化推荐算法的期望也在不断提高。在不断创新发展的过程中，个性化推荐系统会更好地服务于人们的生活，提高用户生活质量和互联网产品的效益。

致谢

感谢大连外国语大学软件学院关菁华老师对我的指导与帮助。

基金项目

2018年大连外国语大学大学生创新创业训练计划项目资金支持(项目编号：201810172071)。

参考文献

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李鑫欣

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个性化推荐知识汇总

一基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/journal/hjdm https://https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望李鑫欣大连外国语大学，辽宁大连收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日摘要近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

对于个性化推荐新闻的思考

对于个性化推荐新闻的思考作者：王慧来源：《传媒论坛》2019年第01期摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。关键词：算法;人文理性;工具理性中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。一、算法于人之利（一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。

个性化推荐技术综述

个性化推荐技术综述在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

面向移动APP的个性化推荐算法

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html, 面向移动APP的个性化推荐算法作者：尚燕飞陈德运杨海陆来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第06期摘;要：针对移动互联网移动端的推荐系统推荐满意度和精度较低问题，在分析应用信息系统推荐方法的基础上，提出了一种基于用户相似度和主题相似度个性化的移动APP信息推荐方法，该方法采用用户相似度和个性化加权组合的方式生成信息推荐，使推荐信息更为个性化，提高了推荐精度。同时针对多用户公用账号和兴趣发生变化的推荐问题，提出了一种基于复杂兴趣的推荐算法，该方法通过挖掘用户间的相似度、用户的行为操作及兴趣取向，使推荐信息更为准确。同时，相比于性能较好的Popular推荐算法，本算法在准确率上提高了 3.91%，召回率提高了3.45%，覆盖率提高了 4.84%，性能明显提高。因此，文中所提出方法用于移动APP的个性化推荐，为移动APP的个性化推荐提供了一种新方法。关键词：移动APP;推荐算法;推荐精度;个性化信息 DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021 中图分类号： TP393.08 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2018）06-0116-08 Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal;based on the recommendation method of analyzing information system;a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed;which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized;that the recommended information is more personalized;and the recommended accuracy is improved. At the same time;a recommendation algorithm based on complex interest is proposed;which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users;the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance;the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%;the recall rate is 3.45%;the coverage rate is improved by 4.84%;and the performance is improved obviously. Therefore;the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation of APP;which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation. Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information 0;引;言

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐算法概述与展望近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中，有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度，是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述(全)

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述一、引言互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也编的更加复杂，用户常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息系统超载问题最有效的工具之一。推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和兴趣，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及信任概念、信任模型。二、个性化推荐系统概述个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。这个定义现在已经被广泛的应用。推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

文献综述：个性化推荐算法的研究综述

杭州电子科技大学毕业设计（论文）文献综述毕业设计（论文）题目基于ASP的个人图书管理系统文献综述题目个性化推荐算法的研究综述学院计算机学院专业软件工程姓名万佳琦班级13108411 学号13108103 指导教师傅婷婷

个性化推荐算法的研究综述一、前言随着互联网的出现和普及，Web已经成为现代人类获取信息的一个重要途径。我们也逐渐从信息匮乏的时代进入到信息超载的时代，由于Web信息的日益增长，人们不得不花费大量的时间去寻找自己想要的信息。尤其是网络小说的兴起，使得无数的写手投入到写小说的队伍中。导致网络上的小说的质量参差不齐。人们很难在其中找到自己合意的小说。仅通过现有的Google、百度等搜索引擎来搜索有用信息就好像是大海捞针。而各个小说网站也不够齐全，各有各的偏重点，很难从一个中找出所有满意的。这就需要有一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前[1]。在此背景下，推荐系统出现了，推荐系统的任务就是解决上述的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。一个成功个性化推荐系统，往往选择了合适的推荐算法作为系统核心。推荐算法在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣。除此之外，能否处理好新用户的冷启动问题和数据过多导致的稀疏问题，也是推荐系统面临的一大挑战。因此，开发人员在选择一种推荐算法之前，必须综合考虑实际应用场景、各推荐算法的特征与性能等要素。下文选择了几种推荐算法，就他们的特点以及优缺点进行分析综述。二、主题（1）推荐算法特点 1）基于内容的推荐基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。它的核心思想[2]是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。系统首先对物品（图1中举电影的例子）的属性进行建模[3]，图中用类型作为属性。在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。通过相似度计算，发现电影A 和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。于是将电影C推荐给A。这种推荐系统[4]多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/journal/sea https://https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述姜书浩1,2，张立毅1,2，周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 2天津商业大学信息工程学院，天津收稿日期：2019年6月6日；录用日期：2019年6月21日；发布日期：2019年6月28日摘要多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一，提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法，也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作，本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

经典推荐算法研究综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/journal/csa https://https://www.sodocs.net/doc/1913160497.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述周春华，沈建京，李艳，郭晓峰信息工程大学，河南郑州收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日摘要推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经

文献综述-餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法

科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究院系：软件学院班级：1105班姓名：学号：指导老师： 2013/9/15

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究 The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。本文分析了个性化推荐的特点，发展。作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。 Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm. 关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤 Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering 一、概述信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。为解决这一问题，研究人员提出了个性化推荐系统，可有效地解决在单个的互联网用户在海量信息中的获取有用信息的问题。个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为，提示用户习惯和喜好，建立相应的推荐算法，为每个用户产生一个推荐列表，使其可以快速地找到自己感兴趣的信息。上世纪末，推荐系统主要应用于音乐、电影、书籍等产品的推荐。近年来，推荐系统已被广泛地应用于电子商务领域，成为电子商务中不可缺少的一部分，各大电子商务网站，如Amazon、ebay都不同程度的使用了推荐系统，显著地提高了电子商务企业的销售额，同时也为用户搜索商品提供了方便。与此同时对推荐系统的研究在理论上促进了多学科的交叉发展。设计出更优秀的推荐算法已经成为理论界关注的热点。目前为止，学者们提出了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于复杂网络的推荐算法、混合推荐算法等不同的算法，数据挖掘领域、机器学习领域的一些新方法也被应用到推荐算法中。二、推荐系统的基本概念和关键问题 2.1 推荐系统的定义推荐系统的定义有不少，但被广泛接受的推荐系统的概念和定义是Resnick

个性化推荐系统在当当网中的运用分析

目录一、摘要二、当当网概述 1）当当网简介三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险

3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起八、结语与建议九、注解与参考文献

个性化推荐系统在当当网中的运用分析摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐知识汇总

个性化推荐算法概述与展望

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对于个性化推荐新闻的思考

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面向移动APP的个性化推荐算法

个性化推荐算法概述与展望

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述(全)

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文献综述：个性化推荐算法的研究综述

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文献综述-餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法

个性化推荐系统在当当网中的运用分析

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