智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2012年
1期
1-8
,共8页
信息推荐%信息过载%推荐系统%社交媒体
信息推薦%信息過載%推薦繫統%社交媒體
신식추천%신식과재%추천계통%사교매체
近年来社交媒体越来越流行,可以从中获得大量丰富多彩的信息的同时,也带来了严重的“信息过载”问题.推荐系统作为缓解信息过载最有效的方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.区别于传统的推荐方法,社交媒体中包含大量的用户产生内容,因此在社交媒体中,通过结合传统的个性化的推荐方法,集成各类新的数据、元数据和清晰的用户关系,产生了各种新的推荐技术.总结了社交推荐系统中的几个关键研究领域,包括基于社会化标注的推荐、组推荐和基于信任的推荐,之后介绍了在信息推荐中考虑时间因素时的情况,最后对社交媒体中信息推荐有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.
近年來社交媒體越來越流行,可以從中穫得大量豐富多綵的信息的同時,也帶來瞭嚴重的“信息過載”問題.推薦繫統作為緩解信息過載最有效的方法之一,在社交媒體中的作用日趨重要.區彆于傳統的推薦方法,社交媒體中包含大量的用戶產生內容,因此在社交媒體中,通過結閤傳統的箇性化的推薦方法,集成各類新的數據、元數據和清晰的用戶關繫,產生瞭各種新的推薦技術.總結瞭社交推薦繫統中的幾箇關鍵研究領域,包括基于社會化標註的推薦、組推薦和基于信任的推薦,之後介紹瞭在信息推薦中攷慮時間因素時的情況,最後對社交媒體中信息推薦有待深入研究的難點和髮展趨勢進行瞭展望.
근년래사교매체월래월류행,가이종중획득대량봉부다채적신식적동시,야대래료엄중적“신식과재”문제.추천계통작위완해신식과재최유효적방법지일,재사교매체중적작용일추중요.구별우전통적추천방법,사교매체중포함대량적용호산생내용,인차재사교매체중,통과결합전통적개성화적추천방법,집성각류신적수거、원수거화청석적용호관계,산생료각충신적추천기술.총결료사교추천계통중적궤개관건연구영역,포괄기우사회화표주적추천、조추천화기우신임적추천,지후개소료재신식추천중고필시간인소시적정황,최후대사교매체중신식추천유대심입연구적난점화발전추세진행료전망.
