CAJ | 학술논문

互联网的出现和发展给用户带来大量信息数据，造成信息超载(Information Overload)现象，解决信息超载的一种有效办法是推荐系统。推荐系统现已广泛应用于多种领域，其中最典型的为电子商务领域。同时，学术界对推荐系统的研究热度也越来越高，逐步形成了一门独立的学科。本文在借鉴和分析前人研究成果的基础上，进一步阐释了个性化推荐技术的发展轨迹、现状及存在的挑战，重点研究个性化推荐中的数据稀疏性问题及相关的解决方法，为个性化推荐的进一步发展提供理论支持。
호련망적출현화발전급용호대래대량신식수거，조성신식초재(Information Overload)현상，해결신식초재적일충유효판법시추천계통。추천계통현이엄범응용우다충영역，기중최전형적위전자상무영역。동시，학술계대추천계통적연구열도야월래월고，축보형성료일문독립적학과。본문재차감화분석전인연구성과적기출상，진일보천석료개성화추천기술적발전궤적、현상급존재적도전，중점연구개성화추천중적수거희소성문제급상관적해결방법，위개성화추천적진일보발전제공이론지지。