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跨领域推荐方法研究综述
王婷;张悦
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2024(37)2
【摘要】近年来,随着信息技术的迅速发展的爆发性增长,这一爆发式增长推动了跨领域推荐系统的出现和发展。
跨领域推荐系统的设计和实现面临着诸多挑战,包括数据异构性、领域知识融合等问题。
因此,书写跨领域推荐方法的研究变得尤为重要。
这些方法旨在有效地整合来自不同领域的数据和信息,同时保持推荐系统的高效性和准确性。
为实现这一目标,研究者们提出了各种跨领域推荐方法,包括基于迁移学习方法、基于多任务学习的方法等跨领域推荐方法,文章将从处理步骤及优缺点梳理各跨领域推荐系统方法。
【总页数】4页(P173-175)
【作者】王婷;张悦
【作者单位】桂林理工大学商学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.跨领域推荐技术综述
2.基于张量分解的跨领域推荐方法
3.面向应用领域的推荐方法研究综述
4.一种融合用户动态偏好和注意力机制的跨领域推荐方法
5.融合图注意力的双目标跨领域推荐算法研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《推荐系统综述》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出有价值信息的挑战。
推荐系统作为一种解决信息过载问题的有效手段，已经广泛应用于电商、社交网络、视频网站等各个领域。
本文旨在全面综述推荐系统的研究现状、关键技术、应用领域及未来发展趋势。
二、推荐系统的研究现状推荐系统是一种利用用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系等信息，为用户推荐可能感兴趣的内容或服务的系统。
自20世纪90年代以来，推荐系统研究取得了长足的进步。
目前，国内外学者在推荐系统的理论、算法、应用等方面进行了广泛的研究，形成了丰富的成果。
三、推荐系统的关键技术1. 协同过滤技术协同过滤是推荐系统中应用最广泛的技术之一。
它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，找出与目标用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户推荐内容。
协同过滤技术包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方法。
2. 内容推荐技术内容推荐技术主要依据物品的内容特征进行推荐。
它通过分析物品的文本、图片、视频等多媒体信息，提取物品的特征，然后根据用户的兴趣偏好为用户推荐与之相似的物品。
内容推荐技术的代表算法有基于文本的向量空间模型、基于深度学习的内容推荐等。
3. 混合推荐技术混合推荐技术是将协同过滤技术和内容推荐技术相结合，充分利用两者的优点进行推荐。
混合推荐技术可以提高推荐的准确性和多样性，更好地满足用户的个性化需求。
四、推荐系统的应用领域推荐系统已经广泛应用于各个领域，如电商、社交网络、视频网站、音乐平台等。
在电商领域，推荐系统可以帮助用户快速找到感兴趣的商品；在社交网络中，推荐系统可以帮助用户发现可能感兴趣的人或群组；在视频网站和音乐平台中，推荐系统可以根据用户的喜好推荐相应的视频或音乐。
此外，推荐系统还可以应用于新闻推送、广告投放等领域。
五、未来发展趋势随着人工智能、大数据等技术的发展，推荐系统将迎来新的发展机遇。
推荐系统研究综述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，为其推荐个性化内容的技术。
随着互联网的发展和信息爆炸的时代，推荐系统在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将对推荐系统的研究进行综述，从其发展历程、主要算法和应用领域三个方面进行介绍。
推荐系统的研究可以追溯到20世纪90年代末，当时互联网刚刚兴起，人们面临着信息过载的问题。
最初的推荐系统主要是基于内容的过滤方法，根据物品的内容特征来进行推荐。
这种方法忽略了用户的个性化偏好，推荐结果往往不准确。
随着协同过滤算法的提出，推荐系统开始考虑用户之间的相似性和关联性，通过分析用户行为数据和利用其他用户的评价信息来进行推荐，明显提高了推荐准确度。
在推荐系统的研究中，协同过滤算法是最为经典和常用的方法之一。
基于用户的协同过滤算法通过分析用户的行为数据，寻找和当前用户行为最相似的其他用户，并根据这些用户的喜好来进行推荐。
基于物品的协同过滤算法则是寻找和用户喜好最相似的物品，如果用户对某一物品感兴趣，那么系统会推荐和该物品相似的其他物品。
基于模型的方法也得到了广泛的关注，例如潜在因子模型和深度学习模型，其通过对用户和物品进行建模，预测用户对物品的评分或概率分布，从而进行推荐。
推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻推荐和音乐推荐等领域。
在电子商务中，推荐系统可以帮助用户根据其历史购买记录和浏览行为，给出个性化的商品推荐。
社交媒体中的推荐系统可以根据用户的好友关系和兴趣爱好，为其推荐适合的内容。
新闻推荐系统可以根据用户的点击和收藏行为，推荐相关的新闻文章。
音乐推荐系统可以根据用户的音乐偏好，为其推荐新的音乐作品。
推荐系统是一种帮助用户发现个性化内容的技术。
随着互联网的发展，推荐系统的研究得到了广泛的关注，并在各个领域得到了应用。
未来，推荐系统的研究还需要解决一些挑战，例如数据稀疏性和冷启动问题。
相信随着技术的不断进步，推荐系统将为用户提供更加准确和个性化的推荐服务。
摘要：随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）逐渐成为教育领域的研究热点。
本文通过对近年来人工智能在教育领域的应用研究进行综述，分析了人工智能在教育领域的应用现状、挑战及发展趋势，以期为我国教育信息化建设提供参考。
一、引言人工智能作为一门交叉学科，近年来在我国得到了快速发展。
在教育领域，人工智能的应用主要体现在智能教学、智能评价、智能辅导等方面。
本文将从这几个方面对人工智能在教育领域的应用研究进行综述。
二、人工智能在教育领域的应用现状1. 智能教学（1）个性化教学：人工智能可以根据学生的个性、兴趣和需求，为学生提供个性化的教学方案，提高教学效果。
（2）智能辅导：利用人工智能技术，为学生提供实时、个性化的辅导，帮助学生解决学习中的难题。
（3）虚拟教师：通过虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术，为学生创建一个虚拟教学环境，提高学生的学习兴趣。
2. 智能评价（1）自动批改作业：利用人工智能技术，自动批改学生的作业，提高教师工作效率。
（2）智能测试：通过人工智能技术，设计出具有针对性的智能测试，提高测试的公平性和有效性。
3. 智能辅导（1）自适应学习：根据学生的学习进度和掌握程度，为学生推荐合适的学习资源，提高学习效果。
（2）情感分析：通过分析学生的情绪变化，为教师提供针对性的教学建议。
三、人工智能在教育领域的挑战1. 数据安全问题：人工智能在教育领域的应用需要大量学生数据，如何保障数据安全成为一大挑战。
2. 伦理问题：人工智能在教育领域的应用可能会引发一些伦理问题，如隐私保护、歧视等。
3. 教师角色转变：人工智能的应用可能会对教师的角色产生影响，教师需要不断学习和适应新技术。
四、人工智能在教育领域的发展趋势1. 深度学习在教育领域的应用将更加广泛。
2. 人工智能与虚拟现实、增强现实等技术的结合，将为教育领域带来更多创新。
3. 人工智能在教育评价、个性化教学等方面的应用将不断深化。
研究生自荐信中的学术研究背景与文献综述尊敬的导师/招生委员会：我是一名研究生招生考试的应试者，非常荣幸有机会向您推荐自己作为潜在研究生的候选人。
在此，我将简要介绍我的学术研究背景和文献综述，以展示我在相关领域的知识与潜力。
一、学术研究背景从小我就对科学与知识的探索充满了浓厚的兴趣。
在本科阶段，我选择了获得相关领域的学士学位，努力掌握了扎实的基础知识，并通过各种实践机会拓宽了自己的视野。
在这个过程中，我深刻体会到学术研究的重要性，并产生了进一步深入研究的激情。
在大学期间，我参与了一项科研项目，研究了xxx方面的内容。
通过与导师和团队成员的密切合作，我掌握了科学研究的流程和方法论，并培养了分析问题和解决问题的能力。
在这个项目中，我负责收集相关文献资料，整理研究思路，设计并执行实验，分析数据，并最终取得了令人满意的研究成果。
这个经历不仅让我更加熟悉了该领域的研究现状，也让我对自己未来在研究中的发展方向有了更加明确的认识。
二、文献综述在研究xxx方面的过程中，我广泛阅读了大量的相关文献。
以下是我对其中一些具有代表性的研究成果进行的综述和分析：首先，xxx的研究方向近年来受到了广泛关注。
在xxxx年的xxxx 大会上，xxxx等人发表了题为《xxxx》的论文，对xxx进行了全面的分析与研究。
他们提出了新的理论模型，通过实验验证了该模型的可靠性，并与其他同类模型进行了对比，展示了该模型的优势和创新之处。
这对于这一领域的进一步研究和应用具有重要意义。
其次，xxxx和xxxx等研究人员提出了一种新的方法，用于xxx的测量与评估。
他们结合xxx的特点，采用了创新的技术手段，通过大规模实验得到了令人瞩目的研究结果。
这些结果不仅对于xxx的选择与应用具有指导意义，也为其他相关领域的研究提供了新的思路和方法。
另外，xxxx和xxxx等人对xxx进行了长期的研究和整理。
他们提出了一种全新的观点，认为xxx不仅仅是一个简单的概念，而是一个复杂的系统。
《移动学习研究现状综述》篇一一、引言随着科技的迅猛发展，移动学习逐渐成为教育领域的一大重要研究课题。
移动学习以其便捷性、灵活性和个性化等特点，在提高学习效率、拓展学习资源、促进教育公平等方面发挥着越来越重要的作用。
本文旨在综述当前移动学习的研究现状，为后续研究提供参考。
二、移动学习的定义与特点移动学习是指利用移动设备（如手机、平板电脑等）进行的学习活动。
其特点包括：便捷性、灵活性、个性化、交互性等。
移动学习能够为学习者提供丰富的学习资源和灵活的学习方式，使学习者能够在任何时间、任何地点进行学习。
三、移动学习研究现状1. 研究领域移动学习研究涉及教育技术、移动计算、远程教育等多个领域。
目前，国内外学者在移动学习的理论、方法、技术、应用等方面进行了广泛的研究。
2. 研究成果（1）理论方面：学者们从不同角度对移动学习的理论基础进行了探讨，如移动学习的学习模式、学习环境、学习资源等。
（2）方法与技术方面：研究者们不断探索新的移动学习方法和技术，如基于位置的服务（LBS）、增强现实（AR）等技术在移动学习中的应用。
（3）应用方面：移动学习在各个领域得到了广泛应用，如高等教育、职业教育、终身教育等。
同时，针对不同学科领域的学习需求，研究者们开发了各种移动学习应用和平台。
3. 研究方法目前，移动学习研究主要采用的方法包括文献综述、实证研究、案例分析等。
其中，实证研究是移动学习研究的重要手段，通过收集和分析实际数据来验证假设和理论。
四、当前研究的热点与问题当前，移动学习研究的热点包括：移动学习的有效性、学习者接受度、技术选择与应用等。
同时，也存在一些问题需要进一步研究，如如何提高移动学习的质量、如何保证移动学习的安全性等。
五、未来发展趋势与展望未来，移动学习将更加注重个性化和差异化教学，利用大数据和人工智能等技术，为学习者提供更加精准的学习资源和推荐。
此外，随着5G等网络技术的发展，移动学习的网络环境和速度将得到进一步提升，为学习者提供更好的学习体验。
推荐系统综述推荐系统综述引言：随着互联网和电子商务的快速发展，推荐系统成为了各个行业中的重要组成部分。
推荐系统通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户体验和满意度。
本文将综述推荐系统的背景、发展历程、应用领域、算法原理等方面，为读者全面介绍推荐系统的相关知识。
一、背景：随着信息爆炸和信息过载的时代到来，人们面临了获取信息的困境。
传统的信息检索方式往往无法满足用户的个性化需求。
而推荐系统通过对用户行为和兴趣的分析，可以为用户提供个性化的推荐，从而解决了这一问题。
二、推荐系统的发展历程：推荐系统的发展经历了几个重要的阶段。
起初，推荐系统主要采用基于内容的推荐算法，即通过分析物品的内容特征来做出推荐。
然后，协同过滤成为了主流的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为来生成推荐结果。
最近几年，深度学习等技术的兴起使得推荐系统可以更好地提取和利用用户的行为特征，从而进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
三、推荐系统的应用领域：推荐系统广泛应用于各个行业领域。
在电子商务领域，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的商品，提高销售额和用户忠诚度。
在社交媒体领域，推荐系统可以根据用户的兴趣和好友关系，为用户推荐感兴趣的内容和用户。
在音乐和视频领域，推荐系统可以根据用户的偏好和历史播放记录，为用户推荐相关的音乐和视频。
四、推荐系统的算法原理：推荐系统的核心是推荐算法。
推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
基于内容的推荐算法通过分析物品的内容特征，为用户推荐与其兴趣相似的物品。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和与其兴趣相似的其他用户的行为，为用户生成推荐结果。
深度学习算法通过建立多层神经网络，提取和利用用户的行为特征，进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
五、推荐系统的挑战与展望：虽然推荐系统取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，数据稀疏性和冷启动问题限制了推荐系统的效果和覆盖范围。
《深度学习相关研究综述》篇一一、引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在学术界和工业界引起了广泛的关注。
它通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现对复杂数据的处理和识别，从而在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。
本文将对深度学习的基本原理、发展历程、主要应用以及当前研究热点进行综述。
二、深度学习的基本原理与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑神经网络的运作方式。
它通过大量的训练数据，使模型学习到数据的内在规律和表示方法，从而实现更加精准的预测和分类。
自深度学习概念提出以来，其发展经历了几个重要阶段。
早期的神经网络由于计算能力的限制，模型深度较浅，无法充分挖掘数据的内在规律。
随着计算能力的不断提升，尤其是GPU等硬件设备的普及，深度学习的模型深度逐渐增加，取得了显著的成果。
同时，随着数据量的不断增长和大数据技术的不断发展，深度学习的应用领域也在不断扩大。
三、深度学习的主要应用1. 计算机视觉：深度学习在计算机视觉领域的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、人脸识别等。
通过深度神经网络，可以实现图像的自动识别和分类，从而在安防、医疗、自动驾驶等领域发挥重要作用。
2. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也取得了显著的成果，包括语音识别、文本分类、机器翻译等。
通过深度神经网络，可以实现对人类语言的自动理解和生成，从而在智能问答、智能助手等领域发挥重要作用。
3. 语音识别：深度学习在语音识别领域也具有广泛的应用，如语音合成、语音识别等。
通过训练深度神经网络模型，可以实现高质量的语音合成和准确的语音识别。
4. 其他领域：除了上述应用外，深度学习还在推荐系统、医疗影像分析、无人驾驶等领域发挥了重要作用。
四、当前研究热点1. 模型优化：针对深度学习模型的优化是当前研究的热点之一。
研究者们通过改进模型结构、优化算法等方式，提高模型的性能和计算效率。
临床应用文献综述范文参考在临床医学领域，文献综述是一种重要的学术研究方法，通过对已有文献进行归纳、总结和分析，以揭示某一领域的研究现状、问题和发展趋势。
本文将结合临床应用文献综述的范文，展示如何撰写一篇全面、准确、具有学术价值的综述文章。
文献综述的首要任务是明确研究的目的和范围。
在临床应用文献综述中，研究的目的通常是探讨某一种疾病、诊断方法、治疗方案或预防措施的现状和进展。
研究范围可以根据具体情况确定，可以是特定类型的文献、特定时间范围内的文献或特定区域的文献。
接下来，综述文献时需要对文献进行收集和筛选。
通常可以通过数据库检索、文献引用、专家推荐等方式获取相关文献。
在筛选文献时，可以依据一定的标准进行初筛和深度筛选，包括文献的来源、质量、研究设计、样本量等。
在编写综述文章时，可以按照以下结构展开：引言部分介绍研究的背景和意义；文献综述部分对相关文献进行分析和总结；讨论部分对研究结果进行评价和展望；结论部分对整篇文章进行总结，并指出未来研究的方向和重点。
举例来说，对于一篇关于心脏病诊断方法的文献综述，可以先介绍心脏病的流行病学特征以及目前存在的诊断难题，然后系统综述心电图、超声心动图、核磁共振等各种诊断方法的优缺点和应用情况，最后讨论不同诊断方法的准确性、敏感性和特异性，对未来发展方向和应用前景进行展望。
总的来说，临床应用文献综述是一种重要的研究方法，通过对已有文献的系统分析和总结，有助于揭示研究领域的现状和问题，并为未来研究提供参考和借鉴。
在撰写综述文章时，需要明确研究的目的和范围，合理收集和筛选文献，严谨地展开分析和总结，结构清晰地撰写文章，从而达到全面、准确、具有学术价值的效果。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(7), 1317-1327Published Online July 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.97148A Review of the Research onRecommendation Methods forApplication FieldsSiyuan Ma, Ping He*College of Information Technology, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang HebeiReceived: Jul. 1st, 2019; accepted: Jul. 15th, 2019; published: Jul. 22nd, 2019AbstractRecommendation method is a popular research technology to solve the problem of “information overload”. Traditional recommendation methods have problems such as data sparse and cold start in music, video, news and other fields. Deep learning can be integrated into the recommen-dation method to effectively solve the above problems. This paper analyzes the application of tra-ditional recommendation methods in music, video, news and other fields, focuses on the recom-mendation methods in music and video fields based on deep learning, and finally summarizes and prospects the recommendation methods based on deep learning.KeywordsRecommended Methods, Deep Learning, Music, Video面向应用领域的推荐方法研究综述马思远，贺萍*河北经贸大学信息技术学院，河北石家庄收稿日期：2019年7月1日；录用日期：2019年7月15日；发布日期：2019年7月22日摘要推荐方法是解决“信息过载”问题的一种热门研究技术，传统的推荐方法在音乐、视频、新闻等领域存在数据稀疏、冷启动等问题，将深度学习融入推荐方法中，可以有效解决上述问题。
对传统推荐方法在音乐、视频、新闻等领域的应用进行分析，重点介绍基于深度学习的音乐和视频领域的推荐方法，最后对基于深度学习的推荐方法进行了总结和展望。
*通讯作者。
马思远，贺萍关键词推荐方法，深度学习，音乐，视频Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言互联网技术的快速发展，促进了数据信息的爆炸式增长。
2017年全球数据总存量轨迹是16~20 ZB，再过8年，总存量仍将增长10倍，接近200ZB。
虽然海量数据蕴含丰富的价值，但是存在严重的“信息过载、信息焦虑、信息冗余”等问题。
为了解决“信息过载”问题，研究人员分析该问题产生原因，积极寻找应对策略[1]。
截止目前，能够解决“信息过载”的方法包括搜索引擎技术、数据库系统、推荐系统。
搜索引擎[2][3][4]能够自动从互联网上搜索信息，信息经过整理后，提供给用户进行查询，但这些信息存在数据量大的特点，进而导致搜索时间过长，不能及时给用户提供有用的信息；数据库系统[5][6][7][8][9]不仅可以存储和管理数据，而且能够处理各种业务，但是当数据量庞大时，仍存在数据冗余现象，从而导致用户无法及时处理业务。
以上两种方法存在不同的问题，为了解决这些问题，研究人员提出推荐系统将其应用在海量数据的处理中，推荐系统能够为用户生成推荐项列表或者预测用户偏好哪一项，有针对性便捷地为用户提供可能让他们喜欢的内容[10]，从而减少用户搜索的时间以及提高推荐准确度。
目前，推荐系统用于决策的过程中，是解决“信息过载”问题最好的手段之一。
而推荐系统最初开始于一个有趣的现象：人们在生活中做决定的时候总会倾向于听取别人提供的建议[11]。
在20世纪末期，Su等人[12]第一个提出协同过滤技术，这标志着推荐系统成为一门独立的学科而受到广泛的关注。
传统的推荐方法主要有两种：基于内容的推荐方法[13]和协同过滤推荐方法[14]。
传统的推荐方法大部分都存在冷启动、用户兴趣偏移、数据稀疏等问题，融合两种方法的混合推荐方法[15]能够缓解数据稀疏、冷启动问题，但是由于往往收集到的数据具有数据异构、分布不均匀等复杂特征，混合推荐方法仍面临极大的挑战[16][17]。
深度学习技术是机器学习领域的一个热门研究技术，已经广泛应用于许多领域如图像处理、语言识别和自然语言理解等，这为推荐方法的研究指引了新的方向。
一方面深度学习可以自动学习数据特征，学习潜在的隐性因子，为推荐方法缓解冷启动问题；另一方面深度学习可以通过数据增广、迁移学习、领域自适应、主动学习等方法缓解数据稀疏问题。
目前，基于深度学习的推荐方法在众多领域应用的研究越来越多[18]-[29]，基于深度学习的推荐方法研究已经成为推荐方法领域的研究热点之一。
本文首先简要介绍了传统的推荐方法在音乐、视频、新闻领域的应用，然后重点分析深度学习在音乐推荐系统以及视频推荐系统中的应用，最后是总结全文以及对基于深度学习的推荐系统的展望。
2. 传统推荐方法2.1. 音乐推荐方法2.1.1. 基于内容的音乐混合推荐方法为了解决过于依赖专家形成的特定音乐特征集的问题，潘洋等人[30]提出一种基于用户行为的研究方法，通过获取用户日常收听、播放、收藏等操作行为数据，将这些用户行为数据构建出行为特征模型，马思远，贺萍进而挖掘分析用户行为与兴趣之间的关系，在此基础上，采用因子分解机模型模拟用户行为特征数据中的隐性因子，填充稀疏矩阵，预测用户行为类型。
琚春华等人[31]研究发现音乐的消费过程可以反映用户的情绪，因此设计了一种融入用户情绪因素的推荐方法。
首先，结合声音学和心理学的研究，对音乐进行与情绪相关的分类，通过情绪特征向量详细描述情绪的组成；其次，将人类生物节律周期和生物钟理论应用到用户情绪状态的初步估计中，获得用户当前状态的初步描述；再者，用人工情绪模型和反馈控制预判用户当前的情绪状态，最后将与用户情绪状态相匹配的音乐推荐给用户。
2.1.2. 基于协同过滤的音乐混合推荐方法为了解决旋律、节奏、音色等重要音乐特征难以提取处理的问题，Wang等人[32]提出一种基于标签的协同过滤推荐方法，通过分析每个用户的听歌频率分布规律，构建评分机制，将频率转化为合理的分数，同时检索数据库中出现的所有曲目和歌手的顶部标签，构建用户轨迹类型偏好向量以及用户相似度矩阵，进而对基于相似风格的用户进行推荐。
Markus等人[33]提出了两种新的量化音乐主流性的方法，采用Kullback-Leibler (KL)散度和秩序(rank-order)相关系数关联听众和全球偏好的资料，基于此对音乐的主流性进行排名。
在此基础上，Ferraro等人[34]对基于排名的主流音乐推荐方法进行了改进，提出了一种矩阵分解和流行度融合的推荐方法，通过将每个用户的倾听行为模式作为输入，分别建立回归模型，从而为每个用户提供个性化权重排名，并根据受欢迎程度进行改进排名。
2.2. 视频推荐方法2.2.1. 基于内容的视频混合推荐方法孔欣欣等人[35]提出一种基于标签权重评分的推荐方法，通过对每个标签进行相应的评分，评分代表该物品或用户在该标签上的权重，以此降低客观因素对用户打分的影响，提高评分的准度度和真实性。
林鑫等人[36]在基于内容的基础上提出一种基于用户决策的推荐模型，其根据影响用户决策的因素筛选出需要的特征或者特征组合，并将用户兴趣偏好作为决策的直接影响因素。
Tzamousis等人[37]利用各种机器学习算法学习多种推荐算法的高效组合方法，能够根据为给定的输入选择出最佳的混合方法，该方法可以很容易扩展到其他推荐方法。
2.2.2. 基于协同过滤的视频混合推荐方法Nguyen等人[38]提出一种将显示反馈和隐式反馈结合到一个统一模型中的概率模型，首先用基于显示反馈的用户和项目表示矩阵分解模型，其次用项目嵌入模型发现商品的表征，从而捕获基于隐式反馈项目之间的关系。
为了解决单个用户只对某些领域感兴趣的问题，张飞等人[39]提出一种协同聚类推荐方法，将用户和物品根据兴趣或特征进行聚类分组，然后在每个分组基础上进行相应的推荐。
张文静等人[40]在原有基于频率和基于排名的信息核提取方法基础上进行了改进，提出在求邻居列表时既要考虑用户之间的相似度，又要充分利用用户和物品的评分信息，优化寻找最相似邻居环节。
2.3. 新闻推荐方法2.3.1. 基于内容的新闻混合推荐方法为了研究新闻发生地点对新闻推荐的影响，袁仁进等人[41]提出了一种基于事件地理位置的推荐方法，首先对用户浏览的新闻集进行信息抽取，对抽取出的信息进行判断，分类出有地理位置的新闻集和无地理位置的新闻集，通过使用向量空间模型和TF-IDF算法，构建新闻特征向量集合，进而将新闻文本向量化；其次根据两种新闻集的数量权重构建用户兴趣的混合模型，采用余弦相似度算法，从而计算出用户兴趣模型和候选新闻集之间的相似度；最后采用Top-N方法将新闻推荐给用户。
随后，袁仁进等人[42]对此方法进行了改进，提出了一种基于VSM和Bisecting K-means聚类的推荐方法，直接采用Bisecting马思远，贺萍K-means聚类算法对新闻特征向量进行聚类，分析出新闻类别，将其与用户浏览过的新闻特征向量集合进行整合，构建用户兴趣模型。
为了解决用户兴趣漂移问题，文献[43]介绍一种基于时间因子的推荐方法，在推荐方法中引入艾宾浩斯遗忘曲线，并利用遗忘函数对用户兴趣模型进行时间加权，从而对原始用户模型进行更新。
