社会化推荐系统综述

来源：计算机工程与应用杂志2020年第1期北京时间：

作者：张岐山，翁丽娟

单位：福州大学 经济与管理学院，福州 350108

摘要：推荐系统可以帮助网民从大量纷繁的信息中找到目标信息，能有效提高网民信息检索能力，然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动以及系统性能方面的问题。为解决这方面的问题，提出将社交关系应用于推荐系统，该方法是提高推荐准确性的一个重要途径，在多年的科研实践中取得了重要进展，因此该研究方向也日益成为众多学者关注的领域，有关这方面的研究也越来越活跃。通过对社会化推荐系统概念进行梳理，对社会化推荐系统与传统推荐系统进行比较，回顾总结了社会化推荐系统的研究现状，希望能从研究现状中找出新规律，寻求新的突破点，并对社会化推荐系统的发展趋势进行展望，以期对后来研究者有所帮助。

关键词：推荐系统,社会化推荐,协同过滤,矩阵分解,社交媒体