检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孟祥武[1,2] 胡勋[1,2] 王立才[1,2] 张玉洁[1,2]
机构地区:[1]北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876 [2]北京邮电大学计算机学院,北京100876
出 处:《软件学报》2013年第1期91-108,共18页Journal of Software
基 金:国家自然科学基金(60872051);北京市教育委员会共建项目专项资助
摘 要:近年来,移动推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的课题之一.如何利用移动上下文、移动社会化网络等信息进一步提高移动推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为移动推荐系统的主要任务.对最近几年移动推荐系统研究进展进行综述,对其关键技术、效用评价以及应用实践等进行前沿概括、比较和分析.最后,对移动推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行分析和展望.Mobile recommender systems have recently become one of the hottest topics in the domain of recommender systems. The main task of mobile recommender systems is to improve the performance and accuracy along with user satisfaction utilizing mobile context, mobile social network and other information. This paper presents an overview of the field of mobile recommender systems including key techniques, evaluation and typical applications. The prospects for future development and suggestions for possible extensions are also discussed.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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