基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法
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排序?qū)W習(xí)技術(shù)嘗試用機器學(xué)習(xí)的方法解決排序問題，已被深入研究并廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域，如信息檢索、文本挖掘、個性化推薦、生物醫(yī)學(xué)等．將排序?qū)W習(xí)融入推薦算法中，研究如何整合大量用戶和物品的特征，構(gòu)建更加貼合用戶偏好需求的用戶模型，以提高推薦算法的性能和用戶滿意度，成為基于排序?qū)W習(xí)推薦算法的主要任務(wù)．對近些年基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法研究進展進行綜述，并對其問題定義、關(guān)鍵技術(shù)、效用評價、應(yīng)用進展等進行概括、比較和分析．最后對基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法的未來發(fā)展趨勢進行探討和展望．
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