Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
El propósito de este artículo de revisión es explorar la historia de desarrollo, los algoritmos centrales, los dominios de aplicación y las tendencias futuras de los sistemas de recomendación. En la era de la sobrecarga de información, los sistemas de recomendación son herramientas esenciales que han demostrado ser altamente exitosas en diversos campos, como el comercio electrónico, las redes sociales y las recomendaciones de películas. El artículo examina varios tipos de sistemas de recomendación, incluyendo filtrado colaborativo, filtrado de contenido y métodos de aprendizaje profundo, analizando sus fortalezas y limitaciones. Al profundizar en los detalles intrincados de estos sistemas, este estudio proporciona valiosos conocimientos sobre los avances y desafíos en la tecnología de recomendaciones. Comprender la evolución y las capacidades de los sistemas de recomendación es crucial para aprovechar su potencial y mejorar la experiencia del usuario en el dinámico paisaje digital.
Wu et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.