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AI综述专栏 | 跨领域推荐系统文献综述(上)

跨领域推荐系统(Cross domain recommender systems,CDRS)能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐,CDRS由三个基本要素构成:领域(domain),用户-项目重叠场景(user-item overlap scenarios)和推荐任务(recommendation tasks)。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义,确定它们之间的通用特征,在已明确的定义框架下对研究进行分类,根据算法类型将同类研究进行组合,阐述现存的问题,推荐CDRS未来的研究方向。为了完成这些目标,我们挑选出94篇文献进行分析并最终完成本综述。我们根据标签法对选出的文献进行分类,并且设计了一个分类坐标系。在分类坐标系中,我们发现研究类域的文献所占权重最大,为62%,研究时域的文献所占权重最小,为3%,和研究用户-项目重叠场景的文献所占权重相同。研究单目标领域推荐任务的文献占有78%,研究跨领域推荐任务的文献只有10%。在29个数据集中,MovieLens所占权重最大,为22%,Yahoo-music所占权重最小,只有1%。在7种已定义算法类别中,基于因式分解的算法占了总数的37%,基于语义分析的算法占了6%。最终,我们总结出5种不同的未来研究方向。

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