伴随着电子商务平台和新型数字媒体服务迅速发展,网络数据规模持续增长,数据类型呈现多样化,如何从大规模数据中挖掘有价值的信息,已经成为信息技术的一项巨大挑战.推荐系统能够缓解“信息过载”问题,挖掘数据潜在价值,将个性化信息推送给有需要的用户,提高信息利用率.深度学习的表征能力与推荐系统相融合,有助于深层次地挖掘用户需求,提供精准的个性化推荐服务.本文首先分析传统推荐算法的优缺点,再总结深度学习技术在推荐系统中的研究进展.最后,分析和展望智能推荐系统未来发展方向.
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