AMiner发布《人工智能之信息检索与推荐》报告，附72页PDF下载

【导读】信息检索和推荐属于人工智能应用最成功的几个领域。几乎所有的互联网产品都包含搜索和推荐功能，用于解决通用的信息获取需求以及提供个性化服务。本文介绍AMiner发布的《人工智能之信息检索与推荐》报告，分别从技术、人才等角度来介绍信息检索和推荐。

随着互联网规模的发展，用户面临着越来越严重的信息过载问题。随着数据量的增多，人们获取信息的成本大幅度提升。除了查询信息，人们还需要过滤那些不需要的信息。为此，人们提出了信息检索和推荐技术。信息检索可以帮助人们快速查找所需要的信息，而推荐系统可以基于用户的行为等信息为指定用户推送对齐有价值却又难以获取的信息。信息检索与推荐技术大幅度地提升了人们获取信息的效率，成为了信息时代的必备工具。

AMiner发布72页《人工智能之信息检索与推荐》报告，分别从技术、人才、产业应用和趋势等角度，来阐释目前信息检索和推荐领域的现状和发展。报告的内容大致如下：

• 概述篇

• 信息检索的概念与发展

• 信息检索的概念

• 信息检索的发展历程
  

• 信息推荐的概念与发展

• 信息推荐的概念

• 信息推荐的发展历程
  

• 信息检索和信息推荐的联系和区别
  

• 技术篇

• 信息检索部分前沿技术

• 集合论模型

• 代数模型

• 概率模型

• 其他模型
  

• 信息推荐部分前沿技术

• 深度推荐模型

• 基于关联规则的推荐

• 协同过滤推荐

• 基于内容的推荐

• 组合推荐方法

• 基于知识的推荐

• 可解释性推荐
  

• 信息检索与推荐领域相关资源

• 人才篇

• 学者情况概览

• 全球学者分布

• 国内学者分布
  

• 典型学者

• 资深学者

• 中青年学者
  

• 论文介绍

• 近年ACM SIGIR获奖论文

• 近五年ACM SIGIR高引论文
  

• 产业应用篇

• 典型技术应用产品

• 垂直引用

• 产品推荐

• 音乐推荐

• 信息流推荐
  

• 趋势篇

• 发展关键词回顾

• 技术预见

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• 后台回复“AMIRRC” 就可以获取完整版《人工智能之信息检索与推荐》的下载链接~ 

参考链接：

• https://static.aminer.cn/misc/pdf/irar.pdf

  
  

附部分内容截图：

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