基于深度学习的群组推荐方法研究综述

群组推荐在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注,其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目.随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的群组推荐方法大量涌现.鉴于此,首先介绍群组推荐问题的背景知识,然后系统综述数据获取方法,全面评述近年来基于深度学习的群组推荐算法,并进行系统分类与深入分析.此外,还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法,对各类推荐算法进行对比实验分析与讨论.最后,针对本领域的研究难点进行深入探讨,并提出未来有待深入研究的方向....

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 50; no. 12; pp. 2301 - 2324
Main Authors 郑楠, 章颂, 刘玉桥, 王雨桐, 王飞跃
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190 01.12.2024
中国科学院大学人工智能学院 北京 100049%中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190%中国科学院大学人工智能学院 北京 100049
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室 北京 100190
Subjects
deep learning
recommender system overview
群组推荐
深度学习
group representation learning
群组表示学习
推荐系统综述
Group recommendation
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c230781

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Summary:群组推荐在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注,其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目.随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的群组推荐方法大量涌现.鉴于此,首先介绍群组推荐问题的背景知识,然后系统综述数据获取方法,全面评述近年来基于深度学习的群组推荐算法,并进行系统分类与深入分析.此外,还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法,对各类推荐算法进行对比实验分析与讨论.最后,针对本领域的研究难点进行深入探讨,并提出未来有待深入研究的方向.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c230781