大数据 ›› 2015, Vol. 1 ›› Issue (3): 23-35.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2015026

• 专题:网络大数据 • 上一篇    下一篇

大数据与推荐系统

李翠平,蓝梦微,邹本友,王绍卿,赵衎衎   

  1. 中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 100872
  • 出版日期:2015-06-20 发布日期:2020-09-28
  • 作者简介:李翠平,女,中国人民大学信息学院教授、博士生导师,中国计算机学会杰出会员,中国计算机学会大数据专家委员会、数据库专家委员会委员。目前研究方向为数据仓库、数据挖掘、社会网络分析和社会媒体推荐等。主持和参与国家自然科学基金、“973”计划、“863”计划等10多项国家级和省部级项目,在国内外重要期刊和国际会议上发表论文50多篇。|蓝梦微,女,中国人民大学信息学院博士生,CCF学生会员,主要研究领域为推荐系统、数据挖掘、大数据分析。|邹本友,男,中国人民大学信息学院博士生,CCF学生会员,主要研究领域为推荐系统、数据挖掘、大数据分析。|王绍卿,男,中国人民大学信息学院博士生,CCF学生会员,主要研究领域为推荐系统、数据挖掘、大数据分析。|赵衎衎,男,中国人民大学信息学院博士生,CCF学生会员,主要研究领域为推荐系统、数据挖掘、大数据分析。
  • 基金资助:
    国家基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2014CB340402);国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2014AA015204);国家自然科学基金资助项目(61272137);国家自然科学基金资助项目(61033010);国家自然科学基金资助项目(61202114);国家社会科学基金资助项目(12&ZD220);国家高等学校学科创新引智计划(“111”计划)基金资助项目

Big Data and Recommendation System

Cuiping Li,Mengwei Lan,Benyou Zou,Shaoqing Wang,Kankan Zhao   

  1. Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering,Ministry of Education,Renmin University of China,Beijing 100872,China
  • Online:2015-06-20 Published:2020-09-28
  • Supported by:
    National Basic Research Program of China (973 Program)(2014CB340402);National High Technology Research and Development Program of China (863 Program)(2014AA015204);The National Natural Science Foundation of China(61272137);The National Natural Science Foundation of China(61033010);The National Natural Science Foundation of China(61202114);The National Social Science of Foundation of China(12&ZD220);The Project of Attracting Talents of Discipline to National Universities (111 Project)

摘要:

随着大数据时代的来临,网络中的信息量呈现指数式增长,随之带来了信息过载问题。推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一,大数据推荐系统已经逐渐成为信息领域的研究热点。介绍了推荐系统的产生及其在大数据时代的发展现状、推荐系统的领域需求和系统架构、大数据环境下推荐系统的挑战及其关键技术、开源的大数据推荐软件、大数据推荐系统研究面临的问题,最后探讨了大数据推荐系统的未来发展趋势。

关键词: 大数据, 推荐系统, 协同过滤

Abstract:

In big data era,recommendation system is the key means to tackle the issue of “information overload”.Recommendation system has been widely applied to many domains.The most typical and promising domain is the e-commence.Recently,with the rapid development of e-commence,recommendation system becomes more and more important and is promoted as a hot research field.The history and development of recommendation system,its domain requirements and system architecture,its characteristics and challenges under big data environment,its key techniques,open source big data recommendation systems were introduced.And at last,the open research problems and future trends of bid data recommendation system were discussed.

Key words: big data, recommendation system, collaborative filtering

中图分类号: 

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