2025年个性化推荐系统的研究进展.pdfVIP

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

个性化推举系统的探究进展

导言

个性化推举系统是近年来迅猛进步的一个领域，其目标是

依据用户的爱好、偏好和行为数据，为用户推举最相关的信息、

产品或服务。个性化推举系统已经被广泛应用于电子商务、社

交媒体、新闻推举等领域。本文将综述个性化推举系统的探究

进展，包括算法、评估指标、应用领域等方面的必威体育精装版探究效果。

一、个性化推举系统的算法

个性化推举系统的核心是算法，它决定了系统的推举效果。

在过去的几十年里，探究学者提出了许多个性化推举算法，主

要包括基于内容的推举、协同过滤、混合推举等。基于内容的

推举算法通过分析用户的历史行为和物品的属性信息，将用户

与具有相似属性的物品进行匹配，以推举具有高相关性的物品。

协同过滤算法则是通过分析用户的历史行为和爱好，找到具有

相似用户行为的用户，将其他用户喜爱的物品推举给目标用户。

混合推举算法是基于内容和协同过滤的算法的结合，综合利用

用户行为和物品属性信息，提升推举的准确性和多样性。

近年来，随着深度进修的兴起，各种基于神经网络的推举

算法也取得了冲破性进展。例如，矩阵分解算法通过将用户-

物品矩阵分解为两个低维矩阵来提取用户和物品的隐含特征，

再利用这些特征进行推举。深度进修算法则可以从巨大的用户

行为数据中进修到更复杂、更精确的用户爱好模型，从而提升

推举的效果。这些基于神经网络的推举算法不仅在学术界取得

了良好的探究效果，也在业界得到了广泛的应用。

二、个性化推举系统的评估指标

乐民之乐者，民亦乐其乐；忧民之忧者，民亦忧其忧。——《孟子》

评估指标是用来衡量个性化推举系统性能的重要标准。常

用的评估指标包括准确率、召回率、遮盖率、多样性等。

准确率是指推举列表中与用户真实爱好相符的物品占推举

列表的比例。召回率则是指推举列表中与用户真实爱好相符的

物品占用户历史行为中物品的比例。遮盖率是指推举系统能够

推举到的物品占整个物品库的比例。多样性是指推举列表中物

品之间的差异性，用于衡量推举系统是否能够满足用户多样化

的爱好。

评估指标的选择与详尽的应用场景密切相关。例如，对于

电子商务平台来说，最关注的指标可能是准确率和召回率；而

对于新闻推举系统来说，遮盖率和多样性可能更为重要。因此，

探究者依据不同应用场景的需求，选择合适的评估指标，以评

估不同个性化推举系统的性能。

三、个性化推举系统的应用领域

个性化推举系统在各个领域都得到了广泛的应用。其中，

最具代表性的应用领域之一是电子商务平台。例如，亚马逊和

京东等电商巨头通过个性化推举系统，为用户推举符合其偏好

和需求的商品，提高用户的购物体验和采购率。此外，个性化

推举系统还被广泛应用于社交媒体、音乐推举、电影推举、餐

饮推举等领域。

个性化推举系统在社交媒体领域的应用正在逐渐增多。社

交媒体平台利用个性化推举系统，依据用户的爱好、老友干系

等信息，为用户推举感爱好的话题、用户和文章。这样的推举

使用户更容易发现新的爱好点，扩大了其社交圈子。

音乐推举系统则可以依据用户的听歌记录、喜好和老友的

推举，为用户推举他们可能喜爱的音乐。电影推举系统则可以

依据用户的观影历史、喜好和评判，为用户推举与其爱好相符

为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。——张载