|
|||||
|
|
| 用户行为序列个性化推荐研究综述 | |
| 引用本文： | 汪菁瑶,吴国栋,范维成,涂立静,李景霞.用户行为序列个性化推荐研究综述[J].小型微型计算机系统,2022(5):921-935. |
| 作者姓名： | 汪菁瑶 吴国栋 范维成 涂立静 李景霞 |
| 作者单位： | 安徽农业大学信息与计算机学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（31671589）资助；;安徽省自然科学基金项目（2108085MF209）资助；;安徽省科技重大专项项目（202103b06020013）资助；;嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金项目（ESS-CKF2020-03）资助； |
| 摘 要： | 作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长期偏好和短期偏好,向用户推荐其可能感兴趣的物品.本文从用户偏好会随时间变化的视角出发,分为用户长期... |
| 关 键 词： | 用户行为序列 序列推荐 长期偏好 短期偏好 |
