Rekommenderar system använder algoritmer för att förse användare med produkt- eller servicerekommendationer. Nyligen, dessa system har använt maskininlärning algoritmer från området artificiell intelligens. Det är dock svårt att välja en lämplig maskininlärningsalgoritm för ett recommender-system på grund av det antal algoritmer som beskrivs i litteraturen. Forskare och praktiker som utvecklar rekommendationssystem lämnas med lite information om de nuvarande tillvägagångssätten i algoritmanvändning. Dessutom har utvecklingen av ett recommender system med hjälp av en maskininlärning algoritm ofta problem och öppna frågor som måste utvärderas, så programvaruingenjörer vet var man ska fokusera forskningsarbetet. I denna uppsats presenteras en systematisk genomgång av litteraturen som analyserar användningen av maskininlärningsalgoritmer i rekommendationssystem och identifierar forskningsmöjligheter för programvaruteknikforskning. Studien drar slutsatsen att Bayesian och beslut träd algoritmer är allmänt används i recommender system på grund av deras relativa enkelhet, och att krav och utformning faser av recommender systemutveckling verkar erbjuda möjligheter till ytterligare forskning.
Papper framlagt av Portugal m.fl. I REF presenteras en systematisk översyn av användningen av ML i rekommenderade system.
The Use of Machine Learning Algorithms in Recommender Systems: A Systematic Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}