作者：梁向阳; 张博伦推荐系统协同过滤冷启动稀疏性可扩展性
摘要：随着信息过载问题日益严重，推荐系统被广泛使用在互联网领域。协同过滤是目前推荐系统中应用最成功的推荐技术。由经典的协同过滤推荐及最新研究可知，协同过滤推荐存在3个主要问题：冷启动、稀疏性及可扩展性。本文针对这3个问题，围绕着用户冷启动、物品冷启动、评分预测、相似度计算、社会化推荐、矩阵分解、聚类、云计算等研究现状进行较深入的阐述与总结。最后，预测未来协同过滤推荐的研究热点。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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