Recent Developments in Recommender Systems: A Survey

要約

この技術調査では、レコメンダー システムの分野における最新の進歩を包括的に要約します。
この研究の目的は、この分野の現在の最先端技術の概要を提供し、レコメンダー システムの開発における最新の傾向に焦点を当てることです。
この研究は、パーソナライズされたレコメンダー システムやグループ レコメンダー システムを含むレコメンダー システムの主な分類の包括的な概要から始まり、次に知識ベースのレコメンダー システムのカテゴリを掘り下げます。
さらに、この調査では、レコメンダー システムの堅牢性、データの偏り、公平性の問題が分析され、これらのシステムのパフォーマンスを評価するために使用される評価指標がまとめられています。
最後に、この研究は、レコメンダー システムの開発における最新の傾向についての洞察を提供し、この分野における将来の研究の新たな方向性を強調しています。

要約(オリジナル)

In this technical survey, we comprehensively summarize the latest advancements in the field of recommender systems. The objective of this study is to provide an overview of the current state-of-the-art in the field and highlight the latest trends in the development of recommender systems. The study starts with a comprehensive summary of the main taxonomy of recommender systems, including personalized and group recommender systems, and then delves into the category of knowledge-based recommender systems. In addition, the survey analyzes the robustness, data bias, and fairness issues in recommender systems, summarizing the evaluation metrics used to assess the performance of these systems. Finally, the study provides insights into the latest trends in the development of recommender systems and highlights the new directions for future research in the field.

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