基于社交网络关系的物品推荐

基于社交网络关系的物品推荐系统是基于物品评分和用户偏好，根据相应的推荐算法来做出相应的推荐，包括音乐推荐、视频推荐、商品推荐等多个电子商务领域。1

定义近年来，随着物品推荐系统的兴起，信息超载问题得到了部分的缓解。基于社交网络关系的物品推荐系统是基于物品评分和用户偏好，根据相应的推荐算法来做出相应的推荐，包括音乐推荐、视频推荐、商品推荐等多个电子商务领域。2

推荐算法目前存在的物品推荐系统中，广泛采用的推荐算法为基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法。

基于内容的推荐算法是指根据用户已经选择的项目，从候选项目中选择其他类似属性的项目作为推荐结果。

协同过滤推荐算法不关心用户感兴趣的内容信息，而是基于用户的兴趣爱好和历史记录向目标用户进行推荐，假设与目标用户具有相似兴趣的用户，对感兴趣的项目持有相似的观点。

本词条内容贡献者为:

吴晨涛 - 副研究员 - 上海交通大学