近年来,面向大数据的移动社交网络情境化推荐成为个性化推荐领域的热点问题.针对移动社交网络情境化推荐面临的大数据多源异构、动态冗余以及价值稀疏特点,围绕大数据分治、大数据增量学习、大数据并行处理、情境信息融合与信任关系挖掘等方面分析了移动社交网络情境化推荐过程中的关键核心问题,在此基础上进一步梳理了该领域有待深入研究的难点与热点,同时对今后的发展趋势进行了展望.
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