Recommender systems: models, challenges and opportunities

Abstract

The purpose of this study is to provide a comprehensive overview of the latest developments in the field of recommender systems. In order to provide an overview of the current state of affairs in this sector and highlight the latest developments in recommender systems, the research papers available in this area were analyzed. The place of recommender systems in the modern world was defined, their relevance and role in people's daily lives in the modern information environment were highlighted. The advantages of recommender systems and their main properties are considered. In order to formally define the concept of recommender systems, a general scheme of recommender systems was provided and a formal task was formulated. A review of different types of recommender systems is carried out. It has been determined that personalized recommender systems can be divided into content filtering-based systems, collaborative filtering-based systems, and hybrid recommender systems. For each type of system, the author defines them and reviews the latest relevant research papers on a particular type of recommender system. The challenges faced by modern recommender systems are separately considered. It is determined that such challenges include the issue of robustness of recommender systems (the ability of the system to withstand various attacks), the issue of data bias (a set of various data factors that lead to a decrease in the effectiveness of the recommender system), and the issue of fairness, which is related to discrimination against users of recommender systems. Overall, this study not only provides a comprehensive explanation of recommender systems, but also provides information to a large number of researchers interested in recommender systems. This goal was achieved by analyzing a wide range of technologies and trends in the service sector, which are areas where recommender systems are used.

Метою даного дослідження є надання повного огляду останніх розробок у сфері рекомендаційних систем. Для того, щоб представити огляд поточного стану справ у цьому секторі та висвітлити останні події в розробці рекомендаційних систем, були проаналізовані наукові роботи, які були доступні в цій галузі. Було визначено місце рекомендаційних систем в сучасному світі, висвітлена їх актуальність та роль у повсякденному житті людей в сучасному інформаційному середовищі. Розглянуті переваги рекомендаційних систем та їх основні властивості. З метою формального визначення поняття рекомендаційних систем було надано загальну схему роботи рекомендаційних систем та здійснено формальну постановку завдання. Проведений огляд різних видів рекомендаційних систем. Було визначено, що персоналізовані рекомендаційні системи можна розділити на системи, засновані на фільтрації вмісту, системи, засновані на колаборативній фільтрації та гібридні рекомендаційні системи. Для кожного типу систем було надано їх визначення та розглянуті останні актуальні наукові роботи, присвячені тому чи іншому типу рекомендаційних систем. Окремо розглянуті виклики, з якими стикаються сучасні рекомендаційні системи. Визначено, що до таких викликів відноситься питання робастносі рекомендаційних систем (здатності системи протистояти різним атакам), питання зміщення даних (сукупність різних факторів даних, які призводять до зниження ефективності рекомендаційної системи), а також питання справедливості, яке пов'язано з дискримінацією користувачів рекомендаційних систем. Загалом, це дослідження не тільки дає вичерпне пояснення рекомендаційних систем, але й надає інформацію значній кількості науковців, які цікавляться рекомендаційними системами. Ця мета досягнута шляхом проведення аналізу широкого спектру технологій і тенденцій у сфері послуг, які є сферами, де використовуються рекомендаційні системи.