推荐系统的研究热点有哪些？
2024-04-10 阅读 11
推荐系统的研究热点包括但不限于以下几个方面：
1. **深度学习在推荐系统中的应用**：利用深度学习模型改进推荐系统的性能，如使用神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型进行推荐。
2. **多模态推荐系统**：结合用户的多种数据类型，如文本、图像、视频等，进行推荐，提升推荐系统的个性化效果。
3. **基于图神经网络的推荐**：利用图神经网络挖掘用户和物品之间的复杂关系，改进传统的协同过滤推荐算法。
4. **因果推荐系统**：考虑推荐系统的因果关系，通过因果推断方法提高推荐系统的稳定性和可解释性。
5. **迁移学习在推荐系统中的应用**：利用迁移学习的思想，将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域，提升冷启动和数据稀疏问题下的推荐效果。
6. **可解释性推荐系统**：设计能够解释推荐结果的算法，提高用户对推荐系统的信任度和可接受度。
以上是当前推荐系统领域的一些研究热点，随着技术的不断发展，可能会有新的研究方向涌现。
更新于 2024年11月21日
