个性化推荐系统用户建模技术综述  

User Profiling for Personalized Recommending Systems--A Review

作　　者：吴丽花[1,2] 刘鲁[2] 

机构地区：[1]北京信息工程学院计算机信息系统系,北京100101 [2]北京航空航天大学经济管理学院,北京100083

出　　处：《情报学报》2006年第1期55-62,共8页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家自然科学基金（No.70371004）和博士点基金（No.20040006023）资助.

摘　　要：在分析目前各类个性化推荐系统的基础上，从数据获取、用户模型的表示、学习和更新四个方面对推荐系统用户建模领域的相关技术进行系统评述，并着重分析了用户建模过程中所面临的关键议题。最后指出推荐系统用户建模领域的一些发展方向。其目的是希望能够对构建准确、有效的推荐系统用户模型，提高推荐的质量和接受度带来启示。The crucial techniques related to user profiling for personalized recommending systems are reviewed from four dimensions including data collection, profile representation, profile learning and profile adaptation, with especial emphases on the technical effectiveness and key issues faced by each dimension, Some promising directions in riser profiling for personalized recommending systems are pointed out finally. The purpose of this survey is to provide a source of ideas for people to construct their own user profiles to acquire accurate and valid recommendations.

关 键 词：推荐系统 用户模型 信息过滤 个性化 电子商务 

分 类 号：TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]