我國(guó)學(xué)者在《物理報(bào)導(dǎo)》發(fā)表綜述論文
近日，物理類(lèi)綜述性期刊《物理報(bào)導(dǎo)》(Physics Reports)發(fā)表了來(lái)自杭州師范大學(xué)信息經(jīng)濟(jì)研究所呂琳媛教授、張子柯教授，電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心教授()及他們與瑞士弗里堡大學(xué)、英國(guó)阿斯頓大學(xué)同事合作撰寫(xiě)的題為“推薦系統(tǒng)”(Recommender Systems)的長(zhǎng)篇綜述論文。本文*單位為杭州師范大學(xué)。
《物理報(bào)導(dǎo)》是物理學(xué)方面的綜述性期刊之一，影響因子超過(guò)20。該期刊每年僅發(fā)表三十余篇學(xué)術(shù)論文，一般不接受自由投稿，而是邀請(qǐng)?jiān)诟黝I(lǐng)域有相當(dāng)影響力的研究小組執(zhí)筆，旨在對(duì)相關(guān)重大研究成果進(jìn)行歷史總結(jié)和文獻(xiàn)綜述，或針對(duì)當(dāng)前研究熱點(diǎn)進(jìn)行評(píng)述并探討尚未解決的重大科學(xué)問(wèn)題。
信息技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展推動(dòng)我們進(jìn)入了“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代，在動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值信息的難度不斷增加。理解信息的產(chǎn)生與組織并幫助實(shí)現(xiàn)更好的信息導(dǎo)航、推薦和預(yù)測(cè)成為當(dāng)前亟待解決的重大科學(xué)問(wèn)題。搜索殷勤和推薦系統(tǒng)被認(rèn)為是zui有希望解決“信息過(guò)載”問(wèn)題的兩大武器，后者通過(guò)分析用戶(hù)的歷史記錄，挖掘用戶(hù)的實(shí)時(shí)喜好和需求，并基于此向用戶(hù)推薦感興趣的咨詢(xún)和商品。推薦引擎在電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)媒體、社交網(wǎng)絡(luò)、金融保險(xiǎn)等行業(yè)已經(jīng)獲得了大量應(yīng)用，產(chǎn)生了重大社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
瑞士弗里堡張翼成教授領(lǐng)導(dǎo)的，由杭州師范大學(xué)信息經(jīng)濟(jì)研究所、電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心等單位聯(lián)合參與的研究團(tuán)隊(duì)多年來(lái)一直致力于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)物理的理念和方法解決信息科學(xué)中的重大問(wèn)題，并在鏈路預(yù)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、在線信譽(yù)評(píng)估、社交網(wǎng)絡(luò)分析、信息傳播理論等方向有系統(tǒng)性貢獻(xiàn)。特別地，該團(tuán)隊(duì)將物質(zhì)擴(kuò)散、熱傳導(dǎo)等物理過(guò)程，平均場(chǎng)近似、格林函數(shù)法、統(tǒng)計(jì)系綜理論、矩陣攝動(dòng)理論等方法應(yīng)用于推薦算法的設(shè)計(jì)和分析中，提出了時(shí)空復(fù)雜性和度都明顯勝過(guò)傳統(tǒng)方法的*可并行的局部算法，并在“冷啟動(dòng)問(wèn)題”、“多樣性-性?xún)呻y困境”、“社會(huì)推薦”等挑戰(zhàn)性難題及新興問(wèn)題方面取得了重要進(jìn)展。該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的算法，已經(jīng)為三百余家電子商務(wù)公司、五十余家互聯(lián)網(wǎng)媒體以及若干有代表性的社交網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供服務(wù)，其算法相關(guān)結(jié)果每日展示數(shù)億次。
該團(tuán)隊(duì)受邀為《物理報(bào)導(dǎo)》撰寫(xiě)49頁(yè)綜述。文章回顧了推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生的背景，介紹了推薦系統(tǒng)在各行各業(yè)已有的應(yīng)用及重大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。文章將推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)按照其核心算法分為了基于相似性、基于擴(kuò)散過(guò)程、基于降維和基于社交推薦的四大類(lèi)，并分析了社會(huì)標(biāo)簽和時(shí)效性在推薦算法設(shè)計(jì)和推薦效果中的作用，以及通過(guò)迭代、算法混合和集成學(xué)習(xí)等方法可能產(chǎn)生的改進(jìn)效果。與信息科學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)不同，該文特別強(qiáng)調(diào)了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的思想和方法與推薦系統(tǒng)的結(jié)合。文章zui后展望了若干尚未解決的重大挑戰(zhàn)。
周濤教授指出：“互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深刻地改變了我們社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生活的形態(tài)，并且也正在改變我們科學(xué)研究的對(duì)象和手段。基于大數(shù)據(jù)的定量化分析將重塑社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科范式。物理學(xué)將與這些學(xué)科深入交叉并扮演越來(lái)越重要的角色。特別地，互聯(lián)網(wǎng)為交叉物理提供了一個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)——在征服互聯(lián)網(wǎng)真實(shí)用戶(hù)過(guò)程中獲得的反饋和經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合優(yōu)美的理論和方程，才能真正產(chǎn)生無(wú)可置疑的交叉物理的成果。這篇綜述只是一個(gè)初級(jí)階段的小結(jié)，未來(lái)我們將繼續(xù)努力，通過(guò)理論研究、算法設(shè)計(jì)、應(yīng)用實(shí)施、商務(wù)拓展、平臺(tái)架構(gòu)、資本支持等多種手段推動(dòng)物理學(xué)和信息科學(xué)的結(jié)合和發(fā)展”。
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