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  • 简介:摘要:随着大数据时代的到来,数据量呈现出爆炸性的增长,如何高效地处理和利用这些数据成为一个重要的问题。机器学习和数据驱动的方法在处理大规模数据方面具有显著的优势,因此被广泛应用于各种领域。本文主要探讨机器学习+数据驱动的索引推荐技术在大数据时代的应用和局限性,旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

  • 标签: 机器学习 数据驱动 索引推荐 推荐技术
  • 简介:摘要:网络推荐系统是在大数据环境下为用户提供个性化推荐服务的关键技术之一。本文综述了当前网络推荐系统中个性化信息过滤与推送的研究进展,包括用户建模、兴趣挖掘、推荐算法和推荐结果评估等方面。通过对这些研究的总结和分析,揭示了网络推荐系统个性化推送中的挑战和机遇,并提出了未来的研究方向和发展趋势。

  • 标签: 网络推荐系统,个性化信息过滤,个性化推送,用户建模,兴趣挖掘。