信息检索报告_资源|人工智能之信息检索与推荐报告分享

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一、资源简介

今天给大家分享的是一份AMiner发布的《人工智能之信息检索与推荐》报告，这份报告分别从技术、人才、产业应用和趋势等角度，来阐释目前信息检索和推荐领域的现状和发展。

信息检索(Information Retrieval)是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段。狭义的信息检索仅指信息查询(Information Search)。即用户根据需要，采用一定的方法，借助检索工具，从信息集合中找出所需要信息的查找过程。广义的信息检索是信息按一定的方式进行加工、整理、组织并存储起来，再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。又称信息的存储于检索。一般情况下，信息检索指的就是广义的信息检索。

官网：

https://static.aminer.cn/misc/pdf/irar.pdf

二、主要内容

报告的内容大致如下：

1. 信息检索和信息推荐的联系和区别

2. 信息检索部分前沿技术

3. 集合论模型

4. 代数模型

5. 信息推荐部分前沿技术

6. 深度推荐模型

7. 基于关联规则的推荐

8. 协同过滤推荐

9. 基于内容的推荐

10. 组合推荐方法

11. 基于知识的推荐

12. 信息检索与推荐领域相关资源

13. 学者情况概览

14. 全球学者分布

15. 国内学者分布

16. 论文介绍

17. 近年ACM SIGIR获奖论文

18. 近五年ACM SIGIR高引论文

19. 典型技术应用产品

20. 垂直引用

21. 产品推荐

22. 音乐推荐

23. 信息流推荐

24. 发展关键词回顾

25. 技术预见

三、资源分享

同时为了方便大家，我们把最新资料打包好了，可以直接下载哦~

获取方式：

1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”

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