基于场景感知的服务系统推荐算法

推荐系统作为一种信息过滤的非常重要手段,是目前解决信息过载问题的很有潜力的方法。当前,推荐系统已广泛应用于多个领域。在传统推荐系统领域,推荐算法往往只考虑用户和项目之间的相似关系,而较少考虑它们所处的场景,比如时间、地点、天气、交通状况、情绪等。因此,精确的了解用户和项目所处的场景信息,并将相关场景信息应用于推荐算法中是设计优秀推荐系统的关键步骤。场景感知推荐系统通过将场景中的上下文信息融入到推荐过程中从而找到用户和物品之间的相似度矩阵,可以提供更准确的预测和更有效的推荐。场景感知推荐系统现已逐渐成为推荐系统研究领域中最为活跃的分支之一。