A Survey of Recommender System Techniques and the Ecommerce Domain

要約

このビッグデータ時代において、現在の世代がオンラインプラットフォームに含まれる膨大な量のデータから適切なデータを見つけることは困難です.
このような状況では、探している情報を見つけるのに役立つ情報フィルタリング システムが必要です。
近年、レコメンダーシステムとして知られる研究分野が出現しました。
Recommender は、多くの実際の用途があるため、重要になっています。
この論文では、電子商取引、電子観光、電子資源、電子政府、電子学習、電子図書館における推奨システムのさまざまな技術と開発について概説します。
このトピックに関する最近の研究を分析することで、現在の開発の詳細な概要を提供し、レコメンデーション システムの既存の問題を特定することができます。
最終的な結果は、実践者と研究者に、推奨システムとそのアプリケーションに関する必要なガイダンスと洞察を提供します。

要約(オリジナル)

In this big data era, it is hard for the current generation to find the right data from the huge amount of data contained within online platforms. In such a situation, there is a need for an information filtering system that might help them find the information they are looking for. In recent years, a research field has emerged known as recommender systems. Recommenders have become important as they have many real-life applications. This paper reviews the different techniques and developments of recommender systems in e-commerce, e-tourism, e-resources, e-government, e-learning, and e-library. By analyzing recent work on this topic, we will be able to provide a detailed overview of current developments and identify existing difficulties in recommendation systems. The final results give practitioners and researchers the necessary guidance and insights into the recommendation system and its application.

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