移动社交网络推荐技术研究进展

发布时间：2018-05-05 18:21

  本文选题：移动社交网络 + 推荐技术　； 参考：《情报科学》2017年10期

【摘要】：【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类推荐系统。通过研究代表性的论文,比较了常见推荐算法模型的优缺点。【结果/结论】结果表明:很难找到一种"万能的"模型,使移动社交网络的推荐系统在实时性、准确性和多样性等关键特征取得满意的结果。移动社交网络推荐技术可能取得突破的领域,将是多种模型的综合运用。
[Abstract]:The rapid development of social networks based on mobile internet brings new challenges to traditional recommendation technology. In order to carry out further research, it is necessary to clarify the types and methods. [methods / processes] this paper analyzes three kinds of recommendation systems: traditional Internet recommendation system, information physics method and machine learning method. By studying representative papers, the advantages and disadvantages of common recommendation algorithms are compared. [results / conclusions] the results show that it is difficult to find a "universal" model, which makes the recommendation system of mobile social networks real-time. The key features, such as accuracy and diversity, have achieved satisfactory results. The potential breakthrough area of mobile social network recommendation technology will be the comprehensive application of multiple models.
【作者单位】： 北京大学信息管理系;江西科技师范大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家社会科学基金重点项目(14ATQ005) 国家自然科学基金项目(71561013) 教育部人文社会科学青年基金项目(15YJCZH197) 中国博士后科学基金面上项目(2015M580931) 江西省社会科学规划项目(14TQ07,16TQ05)
【分类号】：G206

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本文编号：1848792