基于逐点偏好假设的协同推荐算法研究 摘 要 随着网络应用数量的剧增网络资源的精确匹配变得越来越重要而推荐系 统中的资源匹配问题就是如何从用户的历史偏好记录中发现特定规律进而为网 络用户提供个性化服务作为推荐系统中更常见的一类数据隐式反馈数据比以 评分形式存在的显式反馈数据更容易收集因此很多面向显式反馈的传统协同过 滤方法被扩展来对隐式反馈数据建模由于这类数据只包含诸如交互与否这种单 一类别的信息