推荐系统方法分类

1. Content-Based: 推荐和用户历史数据类似的物品。传统方法关注与用户特征与物品特征的匹配。
2. Collaborative Fitering: 推荐和用户喜好类似的用户的物品，主要是计算两个用户之间的相似度。
3. Demographic: 基于对用户人口学特征（如地区、语言、年龄）推荐。
4. Knowledge Based: 使用领域知识推荐。
   • Case-based: 通过估计用户的需求计算物品对用户需求的相似度。
   • Constraint-based: 根据既定的规则计算需求匹配度。
   • Community-Based: 基于社区推荐。
5. Hybrid System: 多种方式结合。

推荐系统应用分类

1. Entertainment
2. Content
3. E-commerce
4. Services
5. Social

推荐系统前沿问题

1. Context-aware recommendation
2. Social-based recommendations
3. Reciprocal recommendations
4. Recommending to groups
5. Aggregating preferences, criteria or similarities
6. Multi-criteria recommender system