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推薦系統(tǒng)通過獲取用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如網(wǎng)頁的瀏覽數(shù)據(jù)、購買記錄、社交網(wǎng)絡信息、用戶地理位置等，來推斷用戶偏妤。隨著計算杋技術的發(fā)展，推薦系統(tǒng)所采用的推薦技術由早期的基于用戶-項的數(shù)據(jù)矩陣分解技術為主，逐漸向與數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能等技術相融合的方向發(fā)展，從而深度挖掘用戶行為的潛在偏妤，以枃建更加精準的用戶偏妤模型。推薦過程也從靜態(tài)預測發(fā)展到實時推薦，通過與用戶實時交互來使推薦結果更加豐富。文中重點回顧了推薦系統(tǒng)在不同時期所采用的關鍵技術，主要包括基于內(nèi)容過濾的推薦技術、基于協(xié)同過濾的推薦技術、基于深度學習的推薦技術、基于強化學習的推薦技術和基于異構網(wǎng)絡的推薦技術等。最后對比和分析了關鍵技術的優(yōu)缺點，并對推薦系統(tǒng)的未來發(fā)展進行展望。
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