推荐系统的发展历程,1995年3月，卡内基。Robertarmstrong等。Mellon University提出了一个个性化的导航系统Web观察者;斯坦福大学的Markalabanovic等。为Lira个性化推荐系统推出了个性化推荐系统;1995年8月8日，亨利利伯曼，麻省理工学院，在国际人工智能联盟大会（IJCAI）中提出了一个个性化的导航智能Letizia;1996年，雅虎推出了我雅虎的个性化入口;1997年，AT＆T实验室使得合作过滤的个性化推荐系统菲拉斯和推荐网;1999年，Tanja Joerding，德国，实施了个性化电子商务原型系统街;2000年，NEC研究所的Kurt等。增加了2001年搜索引擎CITESEER的个性化推荐功能，纽约大学的Gediminas adoavicius和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统;2001年，IBM在其E-中增加了个性化功能商业平台WebSphere使业务开发人格电子商务网站。2003年，谷歌创建了一个AdWords利润模型，通过来自用户的关键字提供相关广告。AdWords非常高，这是谷歌广告收入的主要来源。2007年3月，Google为AdWords添加了个性化元素。不仅要注意单一搜索的关键字，而是在一段时间内记录和分析搜索历史，从而了解用户的偏好和需求，更准确地呈现相关的广告内容。2007年，雅虎推出了一个Smartads广告计划。雅虎掌握了一个大规模的用户信息，例如用户的性别，年龄，收入水平，地理位置和生活方式，以及用户搜索的记录，浏览行为，使雅虎可以为用户呈现个性化的横幅广告。2009年，overstock（着名的在线零售商）开始使用ChoiceStream的个性化横幅广告计划，将产品广告展示一些高流量网站上的分校。在运行这个个性化的横幅的早期，逾期日子已经取得了惊人的结果，说：“广告的命中率是以前的两倍，伴随着销售增长高达30％。”2009年7月，第一次推荐的系统研究团队北京百分比信息技术有限公司成立。该团队专注于推荐的发动机技术和解决方案，并在国内外提供了100多个着名的电子商务网站和信息.CLASS网站，并通过这些B2C网站提供实时智能商品推荐。2011年9月，百度世界大会2011年，李艳红放了推荐的发动机和云计算，搜索引擎在未来的互联网上列出了重要的战略规划和发展方向。边杜新家将逐步实现个性化，智能推荐用户向用户提供网站和用户经常使用应用程序。
推荐系统的研究主要包括哪些方面,关于推荐系统的研究主要包括以下几个方面：（1）用户信息获取和建模。早期推荐的系统只需要获取简单的用户信息，通过推荐的系统开发，推荐系统从简单信息转换为和用户交互，需要考虑用户兴趣和用户兴趣的转换，将数据挖掘应用于用户信息获取，我的信息隐藏的用户需求。（2）推荐算法研究。为实现个性化推荐，准确的设计，准确的设计，高效率，个性化个性化推荐算法是核心。基于推荐和协作滤波是主要的两个。为了克服各自的缺点，各种推荐方法可用于提高推荐的准确性和覆盖范围。同时，信息获取和人工智能，以及介绍的介绍推荐算法的模糊推荐相关领域拓宽了推荐的算法。（3）推荐的系统评估问题。提出推荐系统接受推荐系统的综合评估。建议的准确性和可信度非常重要。如何确定建议的准确性，如何向用户展示向用户的建议以及如何获得用户对推荐结果的评估。（4）建议制度和社会影响研究的应用。有必要在其他应用程序中建立一个应用程序框架，以研究如何与其他信息系统集成。
谈谈个性化推荐系统的利弊都有哪些,如果个性化推荐系统可以向我们推荐新的，无意义的领域，并且我们注意最新的发展，历史俱乐部，有价值的信息等，这一问题是消除信息障碍，增加信息的价值是非常善意的意思，方法值得我们努力努力工作。

责任编辑（夏楠）

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