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基于元学习个性化推荐研究综述
被引量：
5
1
作者
吴国栋
刘旭旭
+2 位作者
毕海娇
范维成
涂立静
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期338-352,共15页
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知...
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。
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关键词
元学习
个性化推荐
冷启动
自适应算法选择
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职称材料
题名
基于元学习个性化推荐研究综述
被引量：
5
1
作者
吴国栋
刘旭旭
毕海娇
范维成
涂立静
机构
安徽农业大学信息与人工智能学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期338-352,共15页
基金
国家自然科学基金(31671589)
安徽省自然科学基金(2108085MF209)
+1 种基金
安徽省科技重大专项(202103b06020013)
嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金(ESSCKF2020-03)。
文摘
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。
关键词
元学习
个性化推荐
冷启动
自适应算法选择
Keywords
meta-learning
personalized recommendation
cold start
self-adaptive algorithm selection
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于元学习个性化推荐研究综述
吴国栋
刘旭旭
毕海娇
范维成
涂立静
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
5
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