作者：楊丹
**：《電腦知識與技術》2023年第27期
摘要：為了解決資訊過載的問題，我們可以通過在使用者和產品之間建立二元關係的方法，利用已經擁有的比較相似的關係或者選擇過程，挖掘出各使用者可能感興趣的對像。目前解決資訊過載問題最有效的工具就是個性化推薦，該文利用不同的推薦演算法，簡單介紹了協同過濾系統，基於內容的推薦系統，基於使用者—產品二部圖網路結構的推薦系統，混合推薦系統。
並分析這些推薦系統的特點以及存在的缺陷，幫助讀者了解這個研究領域。
關鍵詞：推薦系統；個性化推薦系統；協同過濾；基於內容推薦；網路結構推薦
中圖分類號：tp311 文獻標識碼：a 文章編號：1009-3044（2013）27-6067-02
現如今，我們可以看到很多解決資訊過載問題的方法。例如，分類目錄和搜尋引擎。但是這兩種方法都不能滿足現在使用者的個性化需要。
因為現在的使用者更多的是希望系統能夠幫助他們準確、快速地推薦出他們想要的和他們潛在的喜好資訊。而搜尋引擎只能向那些能夠表達出準確的關鍵詞的使用者推薦產品，因此不能解決使用者的很多其他需求，如果當使用者不能夠找到準確描述自己需求的關鍵詞時，搜尋引擎就無能為力了。而個性化推薦系統就不要求使用者給出很清楚的目標，它只要了解使用者過去的選擇過的資訊來對使用者的愛好進行建模，進而主動地把那些能夠滿足使用者興趣需求的資訊推薦給使用者。
個性化推薦演算法的出現，讓那些對自己需要不明確的使用者能夠找到他們的興趣點，主動地去瀏覽網頁。網購已經成為我們生活的一部分了，如果我們不想出門，可以到噹噹或**網上搜尋想要的產品，然後你會搜出很多相關的資訊，產品數目非常巨大。同時使用網路的使用者數目也很巨大。
好的推薦系統能夠挖掘出使用者可能喜歡，而自己還沒有覺察到自己喜歡的產品。儘管現有的推薦系統已經取得了巨大的成功，但是還需要在不同領域中進一步完善和發展。該文簡單介紹一些實用的推薦系統和推薦演算法。
根據推薦演算法的不同，推薦系統可以分為如下幾類：協同過濾系統；基於內容的推薦系統；基於使用者—產品二部圖網路結構的推薦系統；混合推薦系統。
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