Humanlike Decision Making through Collective Intelligen-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

：随着人类在人工智能领域的探索与积累，越来越多的人开始认识到人工智能带来的巨大变革，同时也越来越担心它的潜在风险。在推荐系统领域，特别是在个性化推荐系统中，人工智能（AI）技术可以给用户提供更加个性化、更具舒适感的服务。然而，如何让AI技术产生高效、具有个人特色、负责任的决策，仍然存在很大的挑战。为了解决这个问题，本文试图提出一个AI框架，基于“社会共识”机制进行个性化推荐，从而实现AI系统的“人类性”。为此，本文首先对推荐系统及其中的AI技术进行了综述，然后详细阐述了基于社会共识机制的个性化推荐方法——AI Social Recommendation System (AISR)。最后，本文将该模型应用于MovieLens数据集，并给出具体分析和结论。

2.关键词：推荐系统；人工智能；社会共识；个性化推荐；社会计算；协同过滤算法；马尔科夫链蒙特卡洛方法；协同评价法。

3.背景介绍

3.1 概览

推荐系统作为互联网行业中重要的支柱产业之一，其在信息服务领域扮演着举足轻重的作用。推荐系统有助于提升用户体验、促进用户参与、增加商业转化率、降低企业成本等优点。其基础理念主要包括两个方面：1) 以用户的喜好为导向的推荐；2) 通过协同过滤和其他算法形成的推荐结果。其中，前者指根据用户的历史行为及当前情况，利用推荐引文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-733754.html

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