基于模糊集理论的群体推荐系统研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

随着互联网,尤其是移动互联网的兴起,在海量的信息中挖掘出有用的信息变成了一件困难的事情。为了解决信息过载所带来的问题,推荐系统应运而生。推荐系统可以被看作是根据某种依据,为用户推荐最合适他们的信息、服务、物品等的一个系统,是提高网站的用户满意度和收益的一个有效工具。目前国内外各大网站都应用了推荐系统,比如国内的淘宝、京东、今日头条以及国外的亚马逊、Apple iTunes等网站。信息过载的大环境下,帮助用户筛选出真正符合他们需求的有效信息

人们对推荐系统的研究从上世纪九十年代就开始了。早期的推荐系统的推荐依据是人口统计,因为当时的信息技术没有像今天这样先进,而人口统计这样的信息是比较容易获取的。之后随着信息技术的发展,协同过滤和基于内容的推荐系统成为了推荐系统中比较热门的推荐技术。前者是依据用户以往对于物品的评分,通过已知评分来预测得到未知评分,从而得到推荐结果;后者则是根据用户以往的喜好和物品本身的属性,来完成推荐工作的。

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