摘要:
互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题。
面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生。
20世纪90年代以来,尽管推荐系统在理论、方法和应用方面取得了系列重要进展,但数据的稀疏性与长尾性、用户行为模式挖掘、可解释性、社会化推荐等问题仍然是其面临的重要挑战。
进一步地,伴随互联网及信息技术的持续飞速发展,用户规模与项目数量急剧增长,相应地,用户行为数据的稀疏性、长尾性问题更加凸显。也就是说目前各大平台虽然已经推荐系统,但是实际应用当中还是面临很多问题,仍然有很大的提升空间。这是技术挑战也机会,当然这也是我们这些从业者可以发挥的地方。
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posted @ 2023-03-17 00:33
陈国利
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