Soon after the invention of the Internet, the recommender system emerged and related technologies have been extensively studied and applied by both academia and industry. Currently, recommender system has become one of the most successful web applications, serving billions of people in each day through recommending different kinds of contents, including news feeds, videos, e-commerce products, music, movies, books, games, friends, jobs etc. These successful stories have proved that recommender system can transfer big data to high values. This article briefly reviews the history of web recommender systems, mainly from two aspects: (1) recommendation models, (2) architectures of typical recommender systems. We hope the brief review can help us to know the dots about the progress of web recommender systems, and the dots will somehow connect in the future, which inspires us to build more advanced recommendation services for changing the world better.


翻译:互联网发明后不久,就出现了推荐者系统,相关技术被学术界和业界广泛研究和应用。目前,推荐者系统已成为最成功的网络应用之一,每天通过推荐各种内容为数十亿人服务,包括新闻信息、视频、电子商务产品、音乐、电影、书籍、游戏、朋友、工作等。这些成功的故事证明推荐者系统可以将大数据转换为高价值。这篇文章简要回顾了网络推荐者系统的历史,主要来自两个方面:(1)建议模式,(2)典型推荐者系统的结构。我们希望简短的审查能够帮助我们了解网络推荐者系统的进展点,这些点在未来将在某种程度上连接起来,从而激励我们建设更先进的推荐服务来改变世界。

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