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基于排序學習的推薦算法

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　　排序學習技術嘗試用機器學習的方法解決排序問題，已被深入研究并廣泛應用于不同的領域，如信息檢索、文本挖掘、個性化推薦、生物醫(yī)學等．將排序學習融入推薦算法中，研究如何整合大量用戶和物品的特征，構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，成為基于排序學習推薦算法的主要任務．對近些年基于排序學習的推薦算法研究進展進行綜述，并對其問題定義、關鍵技術、效用評價、應用進展等進行概括、比較和分析．最后對基于排序學習的推薦算法的未來發(fā)展趨勢進行探討和展望．

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