摘要： 互联网时代，数据呈爆炸式增长，前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力，因此，从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题。 面对信息过载问题，人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生。 20世纪90年代以来，尽管推荐系统在理论、方法和应用方面取得了系列重要进展，但数据的稀疏性与长尾性、用户行为模式挖掘、可解释性、社会化推荐等问题仍然是其面临的重要挑战。 进一步地，伴随互联网及信息技术的持续飞速发展，用户规模与项目数量急剧增长，相应地，用户行为数据的稀疏性、长尾性问题更加凸显。也就是说目前各大平台虽然已经推荐系统，但是实际应用当中还是面临很多问题，仍然有很大的提升空间。这是技术挑战也机会，当然这也是我们这些从业者可以发挥的地方。 阅读全文