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融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述

刘华锋  景丽萍  于剑  
【摘要】:随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法(简称矩阵分解推荐方法)因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.围绕基于矩阵分解的社交推荐模型,依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上,对已有代表性社交推荐方法进行对比,分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能(如整体用户、冷启动用户、长尾物品).最后,分析了基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题,并对未来研究方向与发展趋势进行展望.

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