面向Twitter的个性化信息推荐技术研究

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推荐系统在当下互联网高速发展的今天,已经有了很重要的地位,它能够极大程度上过滤掉无用的信息。当下,涉及各个领域的研究人员,包括计算科学、物理学和很多跨学科的领域,对于推荐系统都有了很深的研究。在工业界领域也出现了很多成熟的推荐系统,比如电子商务类的亚马逊、淘宝、京东、eBay等,影音娱乐类的优酷土豆、Youtube、网易音乐、豆瓣等,社交网络中的Facebook、Twitter、微博等。在这些工业的应用场景,推荐系统都有了很成熟的架构。本文主要研究面向Twitter的信息(推文)推荐技术。近些年,T
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