国内外推荐系统研究现状-GS2971数据表

简介：
本报告基于GS2971数据表，全面分析了当前国内外推荐系统的最新研究成果与发展趋势，涵盖算法优化、个性化定制及协同过滤等多个方面。 推荐系统的国内外研究现状表明，协同过滤作为一种减少信息过载的技术，在互联网上得到了广泛应用。例如，全球最大的在线书店Amazon以及曾是最大CD商店的CDNow（已被亚马逊收购）在其交易平台上使用了这项技术。美国通用公司利用名为Global Grade Selector的系统进行塑料树脂销售，韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人则开发了一个基于协同过滤技术的服装设计推荐系统。 此外，图书馆也可以采用这种个性化服务方式来提高用户体验。通过用户之间的信息分享机制，每位读者都可以成为筛选馆藏资源的信息代理者，并且可以参考其他用户的借阅历史作为选择自己感兴趣的书籍的依据，而非在庞大的馆藏中盲目搜索。协同过滤技术的应用范围十分广泛，例如Ohsugi等人将其应用于软件项目管理领域。