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一、基本信息

论文题目： 《Hybrid Recommender Systems:Survey and Experiments》

论文发表时间： 2002,

论文作者及单位：Robin  Burke(California State University)

我的评分：5颗星

 

二、研究背景与综述

  推荐系统的功能是向用户推荐他们可能会购买或消费的物品，随着互联网的发展，推荐系统已经成为了电子商务领域内的一项基础性应用。有许多方法已经被应用到了给用户提供推荐的场景中，包括基于内容的、协同式方法、基于知识的等待一系列方法。为了提高性能，有时会将这些方法组合起来成为混合式推荐系统。这篇文章综述了已有的和可能会产生的混合式推荐系统，并且介绍了一个新型的混合式推荐系统的实例：EntreeC，它将基于知识的方法与协同过滤相结合用来推荐餐馆。此外，这篇文章还介绍了如何用从基于知识的方法获得的评分来增强协同过滤的效率。

 

三、论文的工作

1、简要介绍了五种不同的推荐系统方法，分别是：

  • Collaborative：采用用户对商品的评分数据，计算用户之间相似度，在相似的用户之间推荐一方评价高另一方没买过的物品。
  • Content-based：抽取商品的特征，推荐和用户已买商品相同或相似特征的商品。
  • Demographic：获得用户人口统计学的信息等进行市场细分，按照市场细分中的群体进行推荐。
  • Utility-based：基于商品对用户的效用进行推荐。
  • Knowledge-based：存储商品的特征，以及这些特征分别满足用户何种需求的知识，而后基于与用户需求的匹配进行推荐。

本文标签： 笔记论文系统HybridExperiments

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