推荐系统的国内外研究现状-gs2971 datasheet

上传者: 26731219 | 上传时间: 2021-12-07 19:49:40 | 文件大小: 3.27MB | 文件类型: -
§1.2推荐系统的国内外研究现状 协同过滤作为一种减小信息过载的技术,在互联网上得到了广泛的应用, 如互联网上最大的在线书店Anlzoll.coin,最大的CD商店CDNow.com(已被 Amzon收购)都在它们的网上交易平台上采用了协同过滤技术,美国通用公司 采用一个名为Global Grade Selector的推荐系统进行塑料树脂的销售[1011, 韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人利用协同过滤技术开发了一个服装设计推 荐系统【55】。 协同过滤系统可以用于图书馆的个性化服务中[147],图书馆用户之间能互 相分享信息,每个用户都是过滤代理人(FilteringAgent),可以帮忙筛选馆藏, 提供别人借阅书籍意见参考。而图书馆中每个用户的借阅历史可视为是给别人 的馆藏推荐清单,用户可以参考这些推荐清单,来挑选自己有兴趣的馆藏,而 不用从图书馆众多的馆藏中盲目地寻找。协同过滤技术还可以应用于其它行业 与领域,如0hsugi等人将协同过滤技术用于软件项目管81751。

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