2024年推荐系统技术全面综述：历史、现状、分类、应用与展望

主要观点总结

推荐系统（RS）在学术和工业背景下经历了显著的发展，从传统的基于内容和协同过滤的技术到深度学习和大型语言模型的先进方法。这篇综述回顾了2017年至2024年间RS的进展，探讨了这些技术在电子商务、娱乐、医疗、政府、图书馆、教育、旅游、金融和新闻等不同领域的应用和面临的挑战。文章强调，尽管取得了显著进步，但仍面临数据稀疏性、隐私问题以及对系统既要适应性强又要可解释性的需求等挑战。未来研究应重视负责任的AI、超越统计相关性、计算和存储资源、生成性AI等方向，并加强学术界和工业界的合作，以实现理论进步向实际应用的转化。

关键观点总结

关键观点1: 推荐系统（RS）的发展历程

从基于内容和协同过滤的传统方法，到深度学习和大型语言模型的先进方法，RS经历了显著的进步。

关键观点2: RS在不同领域的应用

RS在电子商务、娱乐、医疗、政府、图书馆、教育、旅游、金融和新闻等领域发挥了重要作用，提升了用户体验和参与度。

关键观点3: RS面临的挑战

面临数据稀疏性、隐私问题以及系统适应性和可解释性的需求等挑战。

关键观点4: 未来研究方向

包括负责任的AI、超越统计相关性、计算和存储资源、生成性AI等方向，以及加强学术界和工业界的合作。

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