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这项研究的目的是为推荐系统领域的最新发展提供全面的概述。为了概述该领域的当前状况并强调了推荐系统中最新的发展，该领域可用的研究论文。定义了推荐系统在现代世界中的地位，它们在现代信息环境中人们在人们的日常生活中的相关性和作用得到了强调。考虑了推荐系统及其主要属性的优势。为了正式定义推荐系统的概念，提供了推荐系统的一般方案，并制定了正式的任务。对不同类型的推荐系统进行了审查。已经确定，个性化的推荐系统可以分为基于内容过滤的系统，基于协作过滤的系统和混合建议系统。对于每种类型的系统，作者都定义了它们，并回顾了有关特定类型的推荐系统的最新相关研究论文。分别考虑了现代推荐系统所面临的挑战。确定这些挑战包括推荐系统的鲁棒性问题（系统承受各种攻击的能力），数据偏见问题（一组导致推荐系统有效性下降的各种数据因素）和公平性问题，与推荐系统的歧视用户有关。总的来说，这项研究不仅提供了推荐系统的全面解释，而且还向对推荐系统感兴趣的大量研究人员提供信息。通过分析服务部门的广泛技术和趋势来实现此目标，这些技术和趋势是使用推荐系统的领域。
推荐系统：模型，挑战和机遇
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