推荐系统算法分析与研究

本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准,接着分析了推荐系统中典型的推荐算法,并对算法进了了比较分析,最后,依据比较分析结果结合大学生就业数据进行总结。互联网技术迅猛发展的今天,社会已经进入到了信息化与网络时代,人们每天接收、发送的信息数量都在爆炸式增长。在这种环境下,个性化的推荐系统能够发挥很大的作用。并且高质量的推荐算法直接影响到推荐系统的推荐成绩。本文以大学生个性化就业问题为例,对协同过滤算法、基于内容推荐算法、基于关联规则推荐算法、基于知识的推荐算法及混合推荐算法等常用推荐算法进行研究,对推荐算法的优势、缺陷进行分析有助于解决大学生就业等社会问题。