【摘 要】
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随者互联网的不断发展,如何对网络上海量的信息数据进行分析,已经成为一个热点问题。推荐系统能够在用户没有明确的需求时也能够为其进行商品与服务的个性化推荐,因此如何在大数据背景下准确预测用户偏好是值得研究的。推荐系统中用户和项目二者之间的关系可以构成明显的二部图网络结构,研究表明,通过复杂网络结构和推荐算法的融合可以有效改善个性化推荐过程中存在的问题。首先对推荐算法进行简单概述,总结了推荐算法与二部图推荐算法的发展历程,最后对相关领域未来的发展方向进行简述。
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随者互联网的不断发展,如何对网络上海量的信息数据进行分析,已经成为一个热点问题。推荐系统能够在用户没有明确的需求时也能够为其进行商品与服务的个性化推荐,因此如何在大数据背景下准确预测用户偏好是值得研究的。推荐系统中用户和项目二者之间的关系可以构成明显的二部图网络结构,研究表明,通过复杂网络结构和推荐算法的融合可以有效改善个性化推荐过程中存在的问题。首先对推荐算法进行简单概述,总结了推荐算法与二部图推荐算法的发展历程,最后对相关领域未来的发展方向进行简述。
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