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在特定领域和环境中的建议可以被视为对建议目标产生重大影响的重要来源。基于行为和视图的不同类型的数据，例如内容数据，历史数据和用户数据，都用于微调推荐系统中的培训模型。同样，从工业角度来看，单个项目或产品建议也得到了增强以促进销售。推荐系统的目标是预测推荐产品，以便在特定领域和字段中提供个性化的结果。建议系统的上下文可以看作是确保影响建议目标的决定性分类。推荐系统通过使用潜在的预测技术来产生最多的准确性建议，通过大量和广泛的数据（例如时间，空间和社交）进行搜索。从行业的角度来看，服务提供商和产品用户都从改进的决策过程和准确的建议技术中受益。有多种可靠的推荐系统，包括基于信任的推荐系统，实时个性化推荐系统以及高准确性以及多样性平衡的推荐系统。这些已在越来越多的领域中使用，包括信息技术，旅游业，
推荐系统；算法和应用程序
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