传统的推荐算法在实际应用中取得不错的效果并得到广泛的使用,同时也面临严重的数据稀疏和冷启动的问题,随着全球数据总量的不断增长,数据结构愈加丰富,如何从这些数据中正确捕获用户偏好成为关键问题,分布式表示技术为此提供了新的解决思路。通过对近些年基于分布式表示技术的推荐算法进行综述,分析算法与传统推荐算法的区别和优势,对这些算法的实际应用场景进行总结,并对基于分布式表示的推荐算法的未来发展趋势进行展望,为后续相关工作提供参考。
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