2019年9月,AMiner正式发布了《人工智能之信息检索与推荐》报告。该报告旨在通过对信息检索与推荐发展历程、前沿技术与人才概况的全面分析,展现信息检索与推荐技术发展的现状与挑战。

信息爆炸式传播下,我们应如何筛选有效信息?每天数以万计的信息资源在指间掠过,如何快速、准确获取所需内容?由此,信息检索与推荐技术应运而生。一方面,网络信息资源的迅猛膨胀推进了信息检索技术的发展和成熟;另一方面,人们对信息资源的高效获取,也推动着信息与检索技术朝着更加智能化、个性化、专业化的方向发展。

《人工智能之信息检索与推荐》报告主要包括以下内容:

概述篇
本篇对信息检索推荐的概念与发展历程,以及这两者之间的联系与区别作了简要概述。

技术篇
该章节对信息检索与推荐领域的前沿技术,包括信息检索中的集合论模型、代数模型、概率模型等技术,信息推荐中的深度推荐模型、协同过滤推荐、基于内容的推荐、组合推荐方法、可解释性推荐等技术作了简要分析,并对信息检索与推荐领域相关的图书、文章、研究中心、竞赛等资源进行了梳理。

人才篇
本章节通过AMiner大数据平台对信息检索与推荐领域的顶级学术会议及期刊论文进行挖掘,获得这些会议和期刊最近10年(2009-2018年)的论文,之后通过论文作者挖掘出该领域的专家学者,提取论文中所有学者信息,从中选出h-index排名最靠前的2000位活跃学者,分析了学者的分布、迁徙等情况,介绍了部分该领域国内外知名度较高的活跃学者。

产业应用篇
本章节选取了信息检索与推荐各领域具有代表性的案例进行了分析,对典型的技术应用产品如百度、今日头条等,垂直应用如法律搜索、健康搜索、问答式搜索等,产品推荐、音乐推荐、信息流推荐等领域的产品进行了分析介绍。

趋势篇
本章节回顾了信息检索与推荐的发展关键词,并对信息检索与推荐未来的发展态势作了预测。

AMiner:人工智能之信息检索与推荐-报告派
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