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摘要 推荐系统通过学习用户以前的行为并预测他们当前对特定产品的偏好，为用户提供个性化的服务支持。人工智能（AI），特别是计算智能和机器学习方法和算法，已自然应用于推荐系统的开发，以提高预测准确性并解决数据稀疏性和冷启动问题。本立场文件系统地讨论了推荐系统的基本方法和流行技术，以及AI如何有效地改善推荐系统的技术开发和应用。本文不仅回顾了前沿的理论和实践贡献，还确定了当前的研究问题并指出了新的研究方向。它仔细调查了与使用AI的推荐系统相关的各种问题，并回顾了通过使用模糊技术，迁移学习，遗传算法，进化算法，神经网络和深度学习以及主动学习等AI方法对这些系统所做的改进。本文中的观察结果将直接帮助研究人员和专业人员更好地了解使用人工智能的推荐系统领域的当前发展和新方向。
推荐系统中的人工智能
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