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§1．2推荐系统的国内外研究现状 协同过滤作为一种减小信息过载的技术，在互联网上得到了广泛的应用， 如互联网上最大的在线书店Anlzoll．coin，最大的CD商店CDNow．com(已被 Amzon收购)都在它们的网上交易平台上采用了协同过滤技术，美国通用公司 采用一个名为Global Grade Selector的推荐系统进行塑料树脂的销售[1011， 韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人利用协同过滤技术开发了一个服装设计推 荐系统【55】。 协同过滤系统可以用于图书馆的个性化服务中[147]，图书馆用户之间能互 相分享信息，每个用户都是过滤代理人(FilteringAgent)，可以帮忙筛选馆藏， 提供别人借阅书籍意见参考。而图书馆中每个用户的借阅历史可视为是给别人 的馆藏推荐清单，用户可以参考这些推荐清单，来挑选自己有兴趣的馆藏，而 不用从图书馆众多的馆藏中盲目地寻找。协同过滤技术还可以应用于其它行业 与领域，如0hsugi等人将协同过滤技术用于软件项目管81751。

§1．4本文的组织结构 第一章对信息过滤系统进行了简单描述，主要讨论了推荐系统与协同过滤 的作用，个性化推荐系统在国内外的研究现状，然后陈述了本课题所研究的主 要内容和意义。 第二章介绍了信息过滤技术的相关工作，主要叙述了基于内容的过滤技术 与协同过滤技术，对这两种技术的优缺点进行了探讨。描述了基于用户及基于 项目的协同过滤系统，并对基于奇异值分解和基刁‘关联规则模型的协同过滤算 法进行了介绍。随后对基于内容的过滤与协同过滤相结合的算法进行了描述，

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