1、推薦系統與信息檢索的區別
2、A c M 設立推薦系統年會(A c M er co ~ en d er sy st e m;s)
計算機領域的人機交互
、數據挖掘和機器學習頂級會議( s IG c H I, K D D, sI G IR, w w w 等)中,
推薦算
法的文章逐年增加;
3) 國際數據分析領域的高階期刊(如IE E E T r an s . o n nK o w l e dg e an d D at E n g i n e e ir n g , A e M
T r a n s .on nI fo ~ iot n s yst e m 等)刊載數篇推薦系統方面的文章.
3、組合思路大致分爲如下3 類
:l) 後融合: 融合兩種或兩種以上的推薦方法各自產生的推薦結果.
如使用基於內容的方法和協同過濾方法分別得到推薦列表,融合列表的結果決定最後推薦的對象.
2) 中融合: 以一種推薦方法爲框架, 融合另一種推薦方法.如以基於內容的方法爲框架, 融合協同過濾的方
法, 或者以協同過濾的方法爲框架,融合基於內容的方法,
3) 前融合:直接觸合各種推薦方法.
4、參考文獻：
信用問題：,【61】
複雜網絡：【71】
.
.