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推荐系统旨在大量的在线商品或信息中筛选出合适用户的并推荐给用户,其广泛应用于众多Web场景之中,用于处理由于用户关联信息过少的数据稀疏性问题。自20世纪90年代以来,研究者针对这个问题提出了很多方法。因此,本文对于缓解稀疏性问题的传统技术进行综述。具体的,本文首先介绍了各种聚类技术、降维技术、图论技术和模糊技术,随后,对一些推荐系统中的突出技术进行分析比较,并针对这些技术进行实验。最后,对缓解数据稀疏性问题的研究进行展望。