大数据时代推荐系统协同过滤算法改进综述

摘要：

在大数据时代,从大量数据中提取有用的信息,并将其推荐给用户是至关重要的,推荐系统随之产生并应用到互联网上,协同过滤算法是推荐系统中应用最为广泛和成熟的算法,但是仍然存在评分数据稀疏性和冷启动等问题,因此许多学者在现有的算法基础上提出许多改进的算法来解决这些问题,本文则系统地归纳总结这些对协同过滤改进的算法.

关键词： 推荐系统 协同过滤算法 数据稀疏性 冷启动

作者: 张诗虹 吴晓松

作者单位: 云南财经大学信息学院 云南昆明650221

会议类型: 国内会议

会议名称: 海峡两岸服务贸易及大数据信息资源管理研究国际学术会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 200-203

在线出版日期: 2016-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）