I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   14 ,   No .   4 A u g u s t   2 0 2 5 ,   p p .   2 5 7 9 ~ 2 5 8 9   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 4 . p p 2 5 7 9 - 2 5 8 9          2579     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Rev o lutionizin g   r ecom menda tions   a  surv ey a  com p rehensiv ex plo ra tion o f  mo dern re co mm end er sy stems       P rit hv i R a m   Vina y a ba bu 1 ,   P us hp a   So t hena ha ll i K rish na   Ra j u 2   1 S c h o o l   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   B M S   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   B M S   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   28 2 0 2 4   R ev is ed   Feb   21 2 0 2 5   Acc ep ted   Mar   15 2 0 2 5       Th e   ra p i d   p r o li fe ra ti o n   o d i g it a in f o rm a ti o n   a n d   o n l in e   se rv i c e h a fu n d a m e n tally   re sh a p e d   u se i n te ra c ti o n wit h   we b sites ,   n e c e ss it a t in g   th e   e v o lu ti o n   o re c o m m e n d e sy ste m s.  Th e se   sy ste m s,  c ru c ial  in   d o m a in s   su c h   a e - c o m m e rc e ,   e d u c a ti o n ,   a n d   sc ien ti f ic  re se a rc h ,   se rv e   t o   e n h a n c e   u se e n g a g e m e n a n d   sa ti sfa c ti o n   th ro u g h   p e rso n a li z e d   re c o m m e n d a ti o n s.   Ho we v e r,   it   c o m e u p   with   n e c h a ll e n g e s,   in c l u d i n g   i n fo r m a ti o n   o v e rlo a d ,   p r o m p ti n g   th e   d e v e lo p m e n o f   re c o m m e n d e s y ste m t h a c a n   e fficie n tl y   n a v i g a te  t h is  v a st  g r o u p   t o   o ffe m o re   p e rso n a li z e d   a n d   r e lev a n t   su g g e sti o n s.  T h is  su r v e y   p a p e e x p lo re t h e   d y n a m ic  o p in i o n   o f   re c o m m e n d a ti o n   s y ste m s,  a d d r e ss in g   t h e   li m it a ti o n o tra d it io n a l   a p p ro a c h e s,   th e   e m e rg e n c e   o f   d e e p   lea rn in g   m o d e ls,   a n d   th e   e x ten d e d   p o ten ti a f o a d d it i o n a l   d a ta.   By   in v e stig a ti n g   v a rio u re c o m m e n d a ti o n   sy ste m a n d   th e   e v o l v in g   ro le  o d e e p   lea rn in g ,   th is  p a p e il l u m in a tes   th e   p a th   t o wa rd   m o re   a c c u ra te,  p e rso n a li z e d ,   a n d   e ffe c ti v e   re c o m m e n d e r   sy ste m s,  c o n sid e rin g   c h a ll e n g e li k e   sp a rse   d a ta   a n d   im p ro v e d     c o n tex t - b a se d   re c o m m e n d a ti o n s.   Th e   st u d y   e n c o m p a ss e th re e   p rima ry   re c o m m e n d a ti o n   a p p r o a c h e s:  c o ll a b o ra ti v e   fi lt e rin g ,   c o n te n t - b a se d   fil terin g ,   a n d   h y b ri d   sy ste m s.  It  fu rth e in v e stig a tes   in t o   th e   tran sf o r m a ti o n   b ro u g h a b o u b y   d e e p   lea rn i n g   m o d e ls,  sh o wc a sin g   h o t h e se   m o d e ls   in tri c a te  u se r - it e m   in tera c ti o n s.   Th is  su r v e y   o ffe rs  a   c o m p re h e n siv e   e x p lo ra ti o n   o f   re c o m m e n d a ti o n   sy ste m a n d   th e ir   a d v a n c e m e n ts  in   t h e   d ig it a e ra ,   p ro v id i n g   in si g h ts  i n to   t h e   fu t u re   o p e rs o n a li z e d   c o n ten t   d e li v e ry .   K ey w o r d s :   C o llab o r ativ f ilter in g   C o n ten t - b ased   f ilter in g   Dee p   lear n in g   Hy b r id   s y s tem s   R ec o m m en d atio n   s y s tem   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Prith v i Ram   Vin ay ab ab u   Sch o o l o f   C o m p u ter   Scien ce   a n d   E n g in ee r in g ,   B MS  I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y   B an g alo r e,   I n d ia   E m ail:  p r ith v ir v _ 1 2 @ r ed if f m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h r ap id   g r o wth   o f   d ig ital  in f o r m atio n   an d   th p r o life r atio n   o f   o n lin s er v ices  h av s ig n if ican tl y   tr an s f o r m ed   u s er   in ter ac tio n s   with   web s ites .   I n   th is   co n tex t,  r ec o m m en d er   s y s tem s   h av em er g ed   as  p iv o tal   to o ls   f o r   en h a n cin g   u s er   en g ag em en a n d   s atis f ac tio n   b y   p r o v i d in g   tailo r e d   r ec o m m en d atio n s   [1 ] .   T h e   s ig n if ican ce   o f   t h ese  s y s tem s   ex ten d s   ac r o s s   v ar io u s   d o m ain s ,   in clu d in g   e - co m m er ce ,   e d u ca tio n ,   an d   s cien tific   r esear ch .   Ho wev e r ,   as   th v o lu m o f   d ig ital   in f o r m atio n   co n ti n u es  to   ex p a n d ,   th e f f ec tiv en e s s   an d   ad a p tab ilit y   o f   r ec o m m en d er   s y s tem s   f ac e   ch allen g es.   User s   g r ap p le  wit h   in f o r m atio n   o v er lo a d ,   a n d   t h u s ,   it  is   im p er ativ to   d ev elo p   r ec o m m e n d er   s y s t em s   th at  ca n   n av ig ate  th is   v a s d ig ital  lan d s ca p an d   o f f e r   m o r r elev a n an d   p er s o n alize d   s u g g esti o n s   [ 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  14 ,   No .   4 Au g u s t   20 25 2 5 7 9 - 2 5 8 9   2580   R ec o m m en d er   s y s tem s   p r im ar ily   o p er at th r o u g h   two   k ey   ap p r o ac h es:  co llab o r ativ f ilter in g   ( C F)   an d   co n ten t - b ased   f ilter in g   ( C B F) ,   ea ch   with   its   u n iq u e   s tr en g th s   an d   lim itatio n s .   T o   ad d r ess   th ese  lim itatio n s   an d   e n h an ce   r ec o m m en d atio n   ac cu r ac y ,   c u r r e n r esear ch   h a s   s ee n   s ig n i f ican s h if t   to wa r d s   th e   ad o p tio n   o f   d ee p   lear n i n g   m o d els  [ 3 ] ,   [ 4 ] .   Dee p   lear n in g - b ased   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   h av d em o n s tr ated   r em ar k ab le   p o ten tial b y   u n co v er in g   in tr icate   u s er - item   in ter ac tio n s   an d   p atter n s .   Nev er th eless ,   th ese  m o d els o f ten   n eg lect   th v alu ab le   in s ig h ts   h id d en   with in   s u p p lem en tar y   d ata,   s u ch   as  u s er   r e v iews  an d   r atin g s   [ 5 ] .   R atin g s   ca n   b s u b jectiv an d   m a y   n o t a lway s   r ef lect  u s er s '   tr u s en tim en ts ,   m ak in g   th e   in teg r atio n   o f   im p l icit f ee d b ac k   f r o m   u s er   r ev iews  in cr ea s in g ly   ess en tial.  I n co r p o r atin g   b o th   ex p licit  r atin g s   an d   im p licit  f ee d b ac k   f r o m   r e v iews   h o ld s   th p r o m is o f   r ef in in g   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   an d   t ailo r in g   th em   to   in d iv id u al  p r e f er en ce s   [ 6 ] .   I n   th is   s u r v ey   p ap er ,   we  d el v in to   th tr an s f o r m ati v lan d s ca p e   o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   wh er we  ex p lo r e   th e   ch allen g es  f ac ed   b y   co n v en tio n al  ap p r o ac h es,   th s u r g in   d e ep   lear n in g   m o d els,  a n d   t h u n tap p ed   p o ten tial  o f   s u p p lem en tar y   d ata.   B y   ex a m in in g   v a r io u s   r ec o m m en d atio n   s ce n ar io s   an d   th e v o lv in g   r o le  o f   d ee p   lear n i n g ,   we  aim   to   s h ed   lig h o n   th p at h   to war d s   m o r ac c u r ate,   p er s o n alize d ,   a n d   e f f ec tiv r ec o m m en d er   s y s tem s   [ 7 ] T h is   s u r v ey   co m p r eh en s iv el y   ex am in es  th lan d s ca p o f   r ec o m m e n d atio n   s y s tem s   an d   th eir   p r o m is in g   ad v an ce m e n ts   in   th d ig ital e r a,   o f f er i n g   in s ig h ts   in to   t h f u t u r o f   p er s o n alize d   co n ten d e liv er y .   T h p r o b lem   at  h a n d   r e v o lv es  ar o u n d   th ch allen g es  an d   lim itatio n s   f ac ed   b y   tr ad itio n al   r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   w h ich   ar in cr ea s in g ly   v ital  in   v ar io u s   d o m ain s .   T h r a p id   g r o wth   o f   d ig ita l   in f o r m atio n   an d   t h n ee d   f o r   p er s o n aliza tio n   h a v s p u r r ed   i n ter est  in   lev er ag in g   d ee p   lear n in g   tech n iq u es  to   en h an ce   r ec o m m e n d atio n   s y s t em s .   Ho wev er ,   th e   ad o p tio n   o f   d ee p   lear n i n g   in tr o d u ce s   its   o w n   s et  o f   ch allen g es,  in clu d in g   th e   n ee d   f o r   s u b s tan t ial  tr ain in g   d ata,   co m p le x   m o d el  ar ch itectu r es,  a n d   p ar a m eter   tu n in g .   T o   a d d r ess   th ese  is s u es,  co m p r e h en s iv e   s u r v ey   p ap e r   is   p r o p o s ed .   T h is   s u r v ey   aim s   to   ex p lo r e   h o w   d ee p   lear n in g   ca n   allev iate  th lim itatio n s   o f   tr ad itio n al  r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   p r o v id i n g   m o r ac cu r ate  an d   p e r s o n alize d   r ec o m m en d atio n s .   Key   r esear ch   q u esti o n s   in v o l v th e   ch al len g es  f ac ed   b y   tr ad itio n al  s y s tem s ,   th r o le   o f     d ee p   lear n in g   alg o r ith m s ,   th eir   ad ap tab ilit y   to   d i f f er en r ec o m m en d atio n   s ce n ar io s ,   an d   ad d r ess in g   s p ec if ic  r esear ch   g ap s   with in   th is   d o m ain ,   in clu d in g   s p ar s d ata  an d   im p r o v e d   co n te x t - b ased   r ec o m m en d atio n s .       2.   RE L AT E D   WO RK   I n   th is   s u r v ey   p ap er ,   we  r esear ch   in to   th v ar io u s   ty p es  o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   co n s id er in g   th e   ch allen g es  an d   in n o v atio n s   in   th f ield .   T h is   ex p lo r atio n   e n co m p ass es  tr ad itio n al  a n d   e m er g in g   tech n iq u es,   u n d er s co r i n g   th e v o lu tio n   o f   r ec o m m en d atio n   alg o r ith m s   an d   th e   q u est  f o r   m o r e   p r ec is an d   u s er - ce n tr ic  r ec o m m en d atio n s   in   an   in cr e asin g ly   co m p lex   d ig ital  en v i r o n m e n t.  T h ef f ec tiv en ess   o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   is   co n tin g en u p o n   th eir   ab ilit y   to   ef f ec tiv el y   n a v ig ate  an d   ad d r ess   th e   co m p lex it ies  an d   ch allen g es  in h er en in   th is   d o m ai n .   T h ta s k   o f   p r ed ictin g   u s er   p r e f er en c es,  wh eth er   th ey   ar ex p r ess ed   th r o u g h   r atin g s   o r   p u r ch asin g   d ec is io n s ,   p o s es  f u n d am e n tal  ch allen g e   [ 8 ] .   T h co n v e n tio n al  ap p r o ac h   o f ten   in v o lv es  th e   lab o r io u s   p r o ce s s   o f   m an u ally   id en tify in g   u s er s   wh o   s h ar s im ilar   in ter ests .   R ec o m m en d atio n   alg o r ith m s ,   s u ch   as  CF C B F ,   an d   h y b r id   m o d el s ,   o f ten   r ely   o n   m an u al  co n s tr u ctio n .   CF   alg o r ith m s   o p er ate  u n d er   th ass u m p tio n   th at  in d iv id u als  with   s im ilar   p r ef er en ce s   f o r   s p ec if ic  item s   wi ll  ex h ib it  s im ilar   lev els  o f   in te r est  in   n o v el  item s .   T h is   ass u m p ti o n   f o r m s   th b a s is   f o r   s u g g esti n g   to p - r ated   ite m s   th at  alig n   with   a   u s er ' s   p r e v io u s   en g ag em e n ts   with   co n ten t   [ 9 ] .   T h e   u s er ' s   p r o f ile,   d e r iv ed   f r o m   ac cu r ate  f e ed b ac k   ass ess in g   th ap p ea o f   p r ev i o u s   p r o d u cts,  p lay s   v ital r o le  in   t h is   p r o ce d u r e.     Sev er al  tech n iq u es,  s u ch   as  s u p p o r t   v ec to r   m ac h i n es,  K - n ea r est  n eig h b o r s   ( K - NN) ,   n eu r al  n etwo r k s ,   an d   lo g is tic  r eg r ess io n ,   h av b ee n   em p lo y e d   to   ad d r es s   th ese  r ec o m m en d atio n   ch allen g es  in   b in ar y   class if icatio n   task s .   CF   tech n i q u es  h av d e m o n s tr ated   ef f ic ac y   in   p r o v id in g   p er s o n alize d   r ec o m m en d atio n s   with in   th co n tex o f   e - c o m m er ce   p latf o r m s   [ 1 0 ] .   I n   t h is   d o cu m en t,  we  will  in tr o d u c b eh a v io r   r ec o r d   m o d u le,   f o llo wed   b y   an   an aly s is   o f   th m o d u le  a n d   t h u tili za tio n   o f   r ec o m m en d atio n   alg o r ith m   m o d u le.   A   cu s to m ized   r ec o m m en d atio n   m eth o d ,   k n o wn   as  m ax im u m   m ar g in   f ac to r izatio n ,   h as  b ee n   ex p lo r ed   f o r   u s er s   with   s em i - d ef in ite  p r ef er e n ce s .   T h is   m et h o d   aim s   to   p r o v id e   r ec o m m en d atio n s   th at   ar e   b o th   m o r e   a cc u r ate  an d   s u itab le  f o r   th ese  u s er s   [ 1 1 ] .   T h in teg r atio n   o f   s o cial  n etwo r k   d ata   in to   CF   h as  b ee n   im p le m en ted   to   en h an c e   th ef f ec tiv e n ess   o f   r ec o m m e n d atio n s   [ 1 2 ] .   T o   ac co m p lis h   th is   task ,   it  is   n ec ess ar y   to   co l lect  u s er   p r e f er en ce   r atin g s   an d   u tili ze   d ata  o b tain ed   f r o m   s o cial  m e d ia  r elatio n s h ip s   s o u r ce d   f r o m   s o cial  n et wo r k in g   s ites .   T h p r im ar y   o b jectiv o f   th is   p r o j ec h as  b ee n   t o   ass ess   th ef f icac y   o f   CF   in   v ar io u s   n ei g h b o r   g r o u p s ,   s u ch   as   f r ien d s   an d   n ea r est n eig h b o r s   [ 1 3 ] .   T h is   s y s tem   will   r ec o m m en d   h ig h ly   r a n k ed   item s   to   u s er s   b ased   o n   CF   alg o r ith m s .   T h ese  alg o r ith m s   ass u m th at  u s er s   with   s im ilar   tast es  wil f in d   th r ec o m m en d ed   item s   co m p ar a b le  to   th eir   o wn   co n te n t   [ 1 4 ] T h is   f ea tu r s u r p ass es  its   p r ed ec ess o r s   b y   em p h asizin g   n e wly   av ailab le  p r o d u cts  th at  ar s im ilar   to   th o n es   th cu s to m er   h as  p r ev io u s ly   en co u n ter e d .   T h p r im ar y   ch allen g lies   in   d eter m in in g   th u s er ' s   p r o f ile  b y   g ath er in g   ac cu r ate  in f o r m atio n   r eg ar d i n g   th eir   lev el  o f   in ter est  in   p r ev i o u s   item s .   Var io u s   tec h n iq u es,  in clu d in g   s u p p o r t   v ec to r   m ac h i n es,  K - N N,   n eu r al   n etwo r k s ,   an d   l o g is tic  r eg r ess io n ,   ar e   co m m o n ly   e m p lo y ed   f o r   b in ar y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       R ev o lu tio n iz in g   r ec o mme n d a tio n s   a   s u r ve y:   a   c o mp r eh en s ive  ex p lo r a tio n   o f …   ( P r ith vi  R a V in a ya b a b u )   2581   class if icatio n   task s   [ 1 5 ] .   T h C B r ec o m m en d atio n   class   is   wid ely   r ec o g n ize d   as  p o p u lar   an d   ex ten s iv ely   s tu d ied   ap p r o ac h .   T h u s er   m o d elin g   p r o ce s s   is   an   ess en tial  elem en o f   C B F.  I in v o lv es  ex tr ac tin g   u s er   in ter ests   f r o m   th e   v a r io u s   item s   th at  u s er s   in ter ac with .   T ex t - b ased   "item s co m m o n l y   in clu d em ails   an d   web   p ag es.  T y p ically ,   "in ter ac tio n tak es  p lace   w h en   a n y th in g   is   d o wn lo ad e d ,   b o u g h t,  c r ea ted ,   o r   lab eled .   T h e   r ep r esen tatio n   is   ac h iev ed   th r o u g h   th u tili za tio n   o f   co n ten t   m o d el  th at  en co m p ass es  all  th ch ar ac ter is tics   o f   th o b ject.   T h p r ed o m in an attr ib u tes  p r im ar ily   co n s is o f   wo r d - b ased   elem en ts ,   in clu d in g   s in g le  wo r d s ,   p h r ases ,   o r   n - g r a m s .   R ec o m m en d er   s y s tem s   m ay   u tili ze   ex t en s ib le  m ar k u p   lan g u ag ( XM L )   elem en ts ,   lay o u t   s p ec if ics,  an d   wr itin g   s ty le  as su p p lem en tar y   n o n - tex tu al   cr i ter ia  [ 1 6 ] .   I n   m o d elin g   an   ite m ,   ty p ically   o n l y   th e   m o s t d escr ip tiv asp ec ts   ar u t ilized ,   an d   b o th   th u s er s   an d   t h ese  f ea tu r es a r f r e q u en tly   ass ig n ed   weig h ts .   Hy b r id   r ec o m m e n d atio n   alg o r ith m s   h av e   b ee n   f o u n d   t o   o u tp er f o r m   o th er   f ilter in g   m eth o d s   b y   co m b in in g   CF   an d   CBF   tech n iq u es   [ 1 7 ] .   T o   en h a n ce   p r ed ictio n   ca p a b ilit ies  with in   th r ec o m m en d atio n   s y s tem ,   it  is   cr u cial  to   lev er a g n o tab le  ex ce p tio n   i d en ti f ied   in   th is   c o n tex a n d   a p p l y   it  ac r o s s   v ar io u s   ca teg o r ies.  C u s to m er s   h av th o p tio n   to   ex p r ess   th eir   p r ef er en ce s   f o r   th in tr o d u ctio n   o f   n ew  cu s to m er   item s ,   th er eb y   e n h an cin g   tu r n o v er ,   wh en   n ew  g o o d s   b ec o m av aila b le.   T h in v esti g atio n   o f   th is   i n f o r m atio n   r etr iev al   m eth o d   is   cu r r en tly   u n d er wa y   in   v ar io u s   f ie ld s ,   s u ch   as  e - co m m er ce   an d   d is tan ce   lear n in g   [ 1 8 ] .   T h m ain   r esp o n s ib ilit y   en tails   p r o v id in g   c o m p r e h en s iv d escr ip tio n   o f   th e   u s er ' s   o b jectiv es,  d iet ar y   p r ef er e n ce s ,   an d   r ec r ea tio n al  a ctiv ities .   R ec o m m en d atio n   s y s tem s   p lay   c r u cial  r o le  in   p er s o n alizin g   o n lin co n te n t,  en a b lin g   tailo r ed   b r o wsi n g   ex p er ie n ce s   b ased   o n   u s er s '   in d iv id u al  in ter ests ,   an d   f ac ilit atin g   co m m u n icatio n   in ter f ac es   ac r o s s   wid r an g o f   d i v er s lo ca tio n s   [ 1 9 ]   T h r elev a n f ac to r s   r elate d   to   u s er s '   in ter est s   ar p r io r itized   in   o r d er   to   o f f er   a   cu s to m ized   v iewp o in t.  Var io u s   AI   s tr ateg ies a r u tili ze d ,   in clu d in g   p a r am eter   s atis f a ctio n ,   u s er   m o d elin g ,   an d   m ac h in lear n in g   d ata.   I n   o r d er   to   u tili ze   A d aB o o s m ac h in lear n in g   alg o r ith m s ,   it  i s   n ec ess ar y   to   g en e r ate  r ec o m m en d atio n s .   I n   o r d er   t o   p r ed ict  th p r ev io u s   lik es  an d   d is lik es  o f   u s er s ,   m eth o d o lo g y   ca lled   Ad aBo o s is   em p lo y ed .   T h p r o ce s s   o f   co m p ar ativ e   an aly s is   in v o lv es  th u tili za tio n   o f   d ep e n d ab le  a n d   f lex ib le   tech n iq u es  f o r   tr ain in g   th e   class if ier s .   K - f o ld   cr o s s - v alid atio n   is   em p lo y ed   t o   ev alu ate  th p er f o r m an ce   o f   th Ad aBo o s class if ier .   s tate - of - th e - a r ap p r o ac h   was  em p lo y ed   t o   d ev elo p   a   to u r is r e co m m en d atio n   s y s tem   t h at  u tili ze s   d ata  m in in g   tech n iq u es  to   p r o v id e   p er s o n a lized   s u g g esti o n s   b ased   o n   u s er   p r e f er en ce s   [ 2 0 ] .   T h r ev ie ws  o b tain ed   f r o m   s o cial  m ed ia  p latf o r m s   p r o v id s ig n if ican am o u n o f   d ata  th at  ca n   b u tili ze d   to   ex tr ac u s er   p r ef er en ce s   in   th f ield   o f   to u r is m .   Fu r th er m o r e,   th e   co m m e n ts   th at  h av e   u n d er g o n e   s em an tic  an d   em o t io n al  p r e p r o ce s s in g   ar f u r th er   p r o ce s s ed   to   d eter m in th p r ef er en ce s   o f   th v i s ito r s .   I n   s im ilar   m an n e r ,   th e   ag g r eg ate d   r ev iews   ar u tili ze d   to   ex tr ac t h f ea t u r es  o f   th r eg io n s   o f   in ter est.   co m p r e h en s iv p r o f ile  ca n   b cr ea ted   f o r   ea ch   in d iv id u al,   ac co m p a n ied   b y   s tr ateg y   f o r   p r o v id in g   g r o u p   r ec o m m en d atio n s .   T h is   s tu d y   u tili ze s   d ee p   p r o f iles   th at  ar e   d er iv e d   f r o m   th e   cu m u lativ s u m   o f   all  g r o u p   n u m b er s ,   r ath er   th a n   r el y in g   o n   ite m   p r e f er en ce   p r o f iles   as  s ee n   in   p r ev i o u s   r esear c h .   T ab le  1   s h o ws  th e   s u r v e y   ta b le  f o r   CBF .   T ab le  2   s h o ws  th s u r v ey   ta b le  f o r   CF T ab le  3   s h o ws th s u r v ey   tab l f o r   h y b r i d   r ec o m m en d atio n   s y s tem .       T ab le  1 .   Su r v ey   tab le  f o r   c o n t en t - b ased   f ilter in g   R e f e r e n c e   M e t h o d   A d v a n t a g e s   R e se a r c h   g ap   [ 1 7 ]   S u p e r v i se d   l e a r n i n g   ˗   I mp r o v e d   h e a l t h c a r e   r e c o mm e n d a t i o n b a se d   o n   p a t i e n t   p r o f i l e s ,   me d i c a l   h i s t o r y ,   a n d   d i s e a se s.    ˗   C l a s si f y i n g   p a t i e n t s   i n t o   s u b - c l a sses .     ˗   P r e d i c t i n g   m e d i c a l   c o n d i t i o n s.   ˗   La c k   o f   c o n s i d e r a t i o n   f o r   p a t i e n t   a l l e r g i e s .   [ 1 8 ]   A sso c i a t i o n   r u l e   m i n i n g   K - NN   ˗   P r e d i c t i n g   I C U   p a t i e n t s'   h e a l t h   f o r   u r g e n t   a c t i o n s.     ˗   A u t o ma t e d   h e a l t h   p r e d i c t i o n   f o r   I C U   p a t i e n t s.   ˗   I g n o r e d   e mb e d d i n g   a   ma c h i n e   l e a r n i n g   ( ML )   m o d e l   f o r   l i v e   r e a d i n g s fr o m I C U   ma c h i n e s.   [ 1 9 ]   C o m b i n a t i o n   o f   a sso c i a t i o n   a n d   c l u st e r i n g   r u l e s   ˗   S u c c e ssf u l   a p p r o a c h   t o   d i s e a s e   p r e d i c t i o n   u si n g   med i c a l   h i st o r y .   ˗   N o   c o m p a r i s o n   w i t h   o t h e r   p r o p o sal s   i n   t h e   l i t e r a t u r e .   ˗   Li mi t e d   a s sessm e n t   o f   v a s t   m e d i c a l   h i s t o r y   d a t a s e t s.   [ 2 0 ]   O n t o l o g y   c h a r a c t e r i st i c s ,   d i s e a se   t e x t   m i n i n g   ˗   Ef f i c i e n t   d o c t o r   r e c o mm e n d a t i o n   sy st e f o r   o n l i n e   p r e d i a g n o s i s.    ˗   U t i l i z a t i o n   o f   w o r d   f r e q u e n c y   st a t i s t i c a n d   w o r d   v e c t o r s.   ˗   Li mi t e d   d e s c r i p t i o n   o f   t h e   r e c o m me n d a t i o n   s y st e m's   c o m p r e h e n si v e n e ss  a n d   a p p l i c a t i o n   o f   p a t i e n t   t r a i t s   i n   t h e   i n t e r f a c e .   [ 2 1 ]   C o n t e n t - b a se d   i ma g e   r e t r i e v a l   ˗   B e t t e r   i ma g e   r e t r i e v a l   p e r f o r ma n c e   t h r o u g h   u ser   i n f o r mat i o n   a n d   f e e d b a c k .   ˗   N o t   sp e c i f i e d   i n   t h e   p r o v i d e d   i n f o r mat i o n .   [ 2 2 ]   C r o ss - i n d u s t r y   d a t a   mi n i n g ,   d a t a   se t   seg m e n t a t i o n ,   d y n a mi c   c a c h i n g   ˗   I mp r o v e d   p e r f o r m a n c e ,   l o w   p r o c e ssi n g   t i me ,   l o w   st o r a g e   r e q u i r e me n t s,   a n d   sca l a b i l i t y   i n   h e a l t h c a r e   r e c o mm e n d a t i o n   sy st e ms.   ˗   N o t   sp e c i f i e d   i n   t h e   p r o v i d e d   i n f o r mat i o n .   [ 2 3 ]   H y b r i d   m o d e l   ˗   P r e d i c t i n g   d i se a se   o c c u r r e n c e s   f o r   c a r d i a c   p a t i e n t s.    ˗   A d a p t i v e   i n t e l l i g e n t   R S   f o r   h e a r t   d i se a se  p a t i e n t s .     ˗   Q u i c k   m e d i c a l   d e c i si o n f o r   d o c t o r a n d   p a t i e n t s.   ˗   M i ss i n g   c o n s i d e r a t i o n   o f   i n d i v i d u a l   t r a i t ( a g e ,   g e n d e r ,   w e i g h t )   i n   r e c o m me n d a t i o n s   a n d   p r e d i c t i o n s   f o r   h e a r t   d i se a se  p a t i e n t s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  14 ,   No .   4 Au g u s t   20 25 2 5 7 9 - 2 5 8 9   2582   T ab le  2 .   Su r v ey   tab le  f o r   c o llab o r ativ f ilter in g   S t u d y   R e f e r e n c e   m e t h o d   A d v a n t a g e s   R e se a r c h   g ap   [ 2 4 ]   CF   ˗   C o i n e d   t h e   p h r a s e   " CF ."   ˗   A ssu mp t i o n   t h a t   u sers  w i t h   si m i l a r   r a t i n g o r   b e h a v i o r s   w i l l   h a v e   s i mi l a r   p r e f e r e n c e s.   ˗   H e l p s   u sers  d i s c o v e r   i n t e r e st i n g   a n d   v a l u a b l e   i t e ms .   ˗   C a n   h a n d l e   e x p l i c i t   a n d   i m p l i c i t   i n d i c a t i o n s   o f   u ser   p r e f e r e n c e s.   ˗   M a y   n o t   e x p l i c i t l y   c o l l a b o r a t e   w i t h   r e c i p i e n t s.    ˗   R e c o mm e n d a t i o n ma y   n o t   a l w a y su g g e st   p a r t i c u l a r l y   i n t e r e st i n g   i t e ms.   [ 2 5 ]   M e m o r y - b a s e d   C F   ˗   U ses  u ser  r a t i n g   d a t a   t o   c a l c u l a t e   si mi l a r i t y   b e t w e e n   u sers  o r   i t e ms.   ˗   Ea sy - to - i mp l e m e n t   a n d   h i g h l y   e f f e c t i v e .   ˗   C u s t o mi z a t i o n   r e d u c e s s e a r c h   e f f o r t   f o r   u sers.   ˗   P r o mi se g r e a t e r   c u s t o mer  l o y a l t y   a n d   h i g h e r   s a l e s.   ˗   U n r e l i a b l e   w h e n   d a t a   i s   s p a r se   a n d   c o mm o n   i t e ms a r e   f e w .   [ 2 6 ]   M o d e l - ba se d   C F   ˗   U t i l i z e d a t a   mi n i n g   o r   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms  t o   e st i mat e   a   m o d e l   f o r   p r e d i c t i o n s.   ˗   C a n   i n c l u d e   B a y e si a n   b e l i e f   n e t ( B N s)   C F ,   c l u s t e r i n g   C F ,   a n d   l a t e n t   s e ma n t i c   C F   mo d e l s.   ˗   P o t e n t i a l   t o   i m p r o v e   p r e d i c t i o n   p e r f o r man c e .   ˗   N e e d   f o r   f u r t h e r   i n v e st i g a t i o n   a n d   c o m p a r i so n   o f   d i f f e r e n t   m o d e l - b a s e d   C F   t e c h n i q u e s.   [ 2 7 ]   M a r k o v   d e c i s i o n   p r o c e ss ( M D P ) - b a s e d   C F   ˗   R e s u l t i n   h i g h e r   p r o f i t s   c o m p a r e d   t o   sy s t e ms   w i t h o u t   r e c o m me n d e r s.   ˗   R e q u i r e e x p l o r a t i o n   o f   t h e   s p e c i f i c   mec h a n i sms   a n d   b e n e f i t o f   M D P - b a s e d   C F   s y st e ms.       T ab le  3 .   Su r v ey   tab le  f o r   h y b r id   r ec o m m e n d atio n   s y s tem   R e f e r e n c e   M e t h o d   u se d   A d v a n t a g e s   R e se a r c h   g ap   [ 1 8 ]   Tr a d i t i o n a l   h y b r i d   r e c o m me n d a t i o n   s y s t e m.     ˗   A d d r e ss e d   t h e   c o l d   s t a r t   p r o b l e m fo r   mo v i e s   a n d   u sers.   ˗   U sed   t w o   si m i l a r i t y   mat r i c e s t o   ma k e   r e c o m me n d a t i o n s.   H i g h   mem o r y   u sa g e   d u e   t o   mu l t i p l e   s i mi l a r i t y   ma t r i c e s.   [ 1 9 ]   N e u r a l   n e t w o r k   ˗   R e d u c e d   c o l d   s t a r t   i ssu e f o r   n e w   u s e r i n   m o v i e   r e c o m me n d a t i o n s.   ˗   U sed   t h e   J a c c a r d   si m i l a r i t y   i n d e x .   I g n o r i n g   o t h e r   c h a l l e n g e s.   [ 2 0 ]   K - me a n s   c l u s t e r i n g   ˗   R e c o mm e n d e d   mo v i e b y   c l u s t e r i n g   mo v i e b a s e d   o n   u ser  c o m me n t s .   ˗   S t u d i e d   t h e   mo v i e l e n s   d a t a se t .   C o m p l e x   a r c h i t e c t u r e .   [ 2 1 ]   C l a s si f i c a t i o n   a l g o r i t h m s   ˗   U sed   c l a ssi f i c a t i o n   a l g o r i t h ms   ( n a ï v e   B a y e s,   d e c i s i o n   t r e e ,   r a n d o c l a ssi f i c a t i o n )   a s   si m i l a r i t y   met r i c s .   ˗   Ev a l u a t e d   t h e   m o v i e l e n d a t a se t .   M o r e   sc o p e   o f   e n h a n c e me n t .   [ 2 8 ]   H y b r i d   co - c l u st e r i n g   a l g o r i t h m   ˗   P r o p o se d   a   h y b r i d   me t h o d   c o mb i n i n g   CF   a n d   d e m o g r a p h i c   i n f o r ma t i o n .   ˗   U sed   t h e   h y b r i d   c o - c l u st e r i n g   a l g o r i t h m.   ˗   Ev a l u a t e d   m u l t i p l e   d a t a se t s ( M o v i e l e n s,  J e st e r ,   N e t f i x ) .   C a n   f u r t h e r   e n h a n c e   t h e   a c c u r a c y   b y   c o m b i n i n g   d i f f e r e n t   a l g o r i t h ms.   [ 2 9 ]   S o c i a l   n e t w o r k i n g   a p p r o a c h   ˗   D e v e l o p e d   a   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e f o r   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s.   ˗   Ex p l o i t e d   u ser  i n t e r a c t i o n s   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s .   ˗   C o n d u c t e d   e x p e r i m e n t o n   d a t a   f r o o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s.   A d d r e ss i n g   t h e   c o l d   st a r t   p r o b l e n o t   e x p l i c i t l y   men t i o n e d .   [ 3 0 ]   S o c i a l   n e t w o r k   d a t a   a n a l y si s   ˗   Ex p l o r e d   c h a l l e n g e a n d   so l u t i o n s   f o r   r e c o mm e n d e r   sy st e ms  i n   l a r g e   so c i a l   n e t w o r k s.   ˗   F o c u se d   o n   t h e   h e t e r o g e n e i t y ,   s i z e ,   a n d   d y n a m i c o f   so c i a l   n e t w o r k   d a t a .   A d d r e ss i n g   t h e   c o l d   st a r t   p r o b l e n o t   e x p l i c i t l y   men t i o n e d .       T h ey   s u m m ar ize  th p r in ci p les  an d   ch ar ac ter is tics   o f   cu r r en n ews  r ec o m m en d atio n   s y s tem s   an d   d is cu s s   “u n ex p ec ted   co n s eq u e n ce s ”  th at  m ig h ar is f r o m   th ese  alg o r ith m s .   Me ta - i n ter est,  p er s o n ality - awa r e   p r o d u ct  r ec o m m en d atio n   s y s tem   b ased   o n   u s er   in ter est  m in in g   an d   m etap ath   d is co v er y .   Me ta - i n ter est  p r ed icts   th u s er ' s   in ter es an d   th item s   ass o ciate d   wi th   th ese  in ter est s ,   ev en   if   th u s er ' s   h is to r y   d o e s   n o co n tain   th ese  item s   o r   s im ilar   o n es.  T h e y   p r esen d esig n   th at   will  ex p an d   o n   th e   o p p o r tu n ities   f o r   b ett er   d ata  ac ce s s ib ilit y   an d   u s e,   b y   i n teg r atin g   th e   r ec o m m en d atio n   s y s tem   i n to   c o n n ec ted   h ea lth   [ 2 8 ] ,   [ 3 1 ] [ 3 3 ] .   T h ey   c o m b in e   th e   ad v an tag es  o f   g r a p h   c o n v o lu t io n al  n etwo r k   ( GC N )   an d   s eq u en tial  r ec o m m e n d atio n   m o d els  b y   p r o p o s in g   a   n o v el  s elf - atten tio n   b ased   s eq u en tial  r ec o m m en d atio n   with   g r ap h   co n v o l u tio n al  n etwo r k s   ( SASGC N) .   Mo d if y   th f u s io n   r ec o m m en d atio n   alg o r ith m   an d   p r o p o s th n eu r al  n etwo r k s   f u s io n   r ec o m m en d atio n   ( NNFR )   m o d el.   T h is   m o d el  im p r o v es  th s tr u ctu r o f   B n eu r al  n etwo r k   b y   s p ec ially   d esig n in g   th s tr u ctu r o f   n etwo r k   lay e r s .   T h r elatio n s   b etwe en   d if f e r e n tim s p an s   ar ad o p ted   to   co n s tr u ct  th s ig n ed   n etwo r k s   an d   im itate  u s er s   in ter est ch an g es   [ 3 4 ] ,   [ 3 5 ] .   T h ey   p r o p o s h ier ar ch ical  f ed er ated   r ec o m m e n d atio n   s y s tem   ( HFSA ) ,   s em i - asy n ch r o n o u s   h ier ar ch ical  f ed er ated   R S.  H er it  is   p r o p o s ed   d ee p   ed u   n o v el  d ee p   n eu r al   CF   f o r   ed u ca tio n al   s er v ices  r ec o m m en d atio n .   R ev iew  e x is tin g   s o lu tio n s   f o r   th ese  is s u es,  an d   f in ally   elab o r ate  r ese ar ch   ch allen g es  an d   f u tu r d ir ec tio n s   in   th is   f ield .   T h p r o p o s ed   m eth o d ,   d e ep   r esid u al  b id i r ec tio n al  g ate d   r ec u r r en n e u r al   n etwo r k   is   ap p lied   t o   o b tain   h i g h   ac tiv ity   r ec o g n itio n   ac cu r a cy   f r o m   ac ce ler o m eter   s ig n als  o n   th s m ar tp h o n e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       R ev o lu tio n iz in g   r ec o mme n d a tio n s   a   s u r ve y:   a   c o mp r eh en s ive  ex p lo r a tio n   o f …   ( P r ith vi  R a V in a ya b a b u )   2583   [ 3 6 ] [ 3 8 ] .   P r o p o s n o n li n ea r l y   atte n ti v s im i la r it y   m o d el   ( NAS M)   f o r   i te m - b ase d   C v ia  l o ca l ly   at te n ti v e   em b e d d i n g   b y   i n t r o d u c in g   l o ca l   a tte n t io n   an d   n o v el   n o n l i n e ar   att en ti o n   to   ca p t u r e   l o c al   a n d   g l o b a l   it em   in f o r m at io n ,   s im u l ta n e o u s l y .   A   h y p er g r a p h   em b ed d i n g s   f o r   m u s i c   r e c o m m en d a ti o n   ( HE MR) ,   a   n o v e l   f r am ew o r k   f o r   s o n g   r ec o m m e n d at io n   b as e d   o n   h y p er g r a p h   e m b e d d in g   [ 3 9 ] .   A   n ew   e n d - to - en d   r ec o m m e n d ati o n   m o d el  ca l le d   n ei g h b o r   l ib r ar y - awa r e   g r ap h   n e u r al   n etw o r k   ( NL A - GNN ) .   Desi g n   n o v el   m u lti m o d al   c o n t r ast iv e   f r a m e wo r k   t o   f a cil ita t i te m - le v e m u lti m o d al   f u s io n   b y   m i n i n g   b o t h   m o d ali ty - s h a r e d   a n d   m o d al it y - s p ec i f i in f o r m a ti o n .   A n   o n li n d ee p   r ei n f o r ce m e n l ea r n in g - b ase d   o r d e r   r e co m m e n d ati o n   ( DR L OR )   f r am e wo r k   to   s o lv e   th d e cisi o n - m a k i n g   p r o b le m   i n   th s ce n ar i o   o f   o n li n f o o d   d el iv e r y   ( O FD )   [ 4 0 ] [ 4 4 ] .   T h ey   e v al u ate   s e v e r al   e x is t in g   a p p r o a c h es  o n   a   s et   o f   8   Mi cr o s o f t   r e p o s it o r i es  o f   d i f f er e n s i ze s .   r o b u s tl y   c o - le ar n i n g   m o d el  ( R C o L M)   t h at  ta k es  t h in co m p l ete n ess   n atu r o f   K Gs  i n t o   co n s i d e r a ti o n   w h e n   in c o r p o r at in g   t h em   i n t o   r e co m m e n d ati o n .   An   ef f icien m eth o d   f o r   ca lc u latin g   th d is tan ce   b etwe en   p r o ce s s   f r ag m en ts   an d   s elec ca n d id ate  n o d s ets  f o r   r ec o m m en d atio n   p u r p o s e.   T h is   p ap er   ad d r ess es   th d y n am is m   o f   th o r d er   r ec o m m en d atio n   p r o b lem   an d   p r o p o s es  r ein f o r ce m en lear n i n g   s o lu tio n   m eth o d   [ 4 5 ] [ 4 8 ] .   Pr o p o s e   an   e f f ec tiv n eu r al  r ec o m m en d er   s y s tem ,   g r a p h - co n v o l v ed   f ac to r izatio n   m ac h in e   ( GC FM) ,   with   th s p ir it  o f   th e   s y m b o lic  g r ap h   r ea s o n in g   p r in cip le  th at  p r o v id es  lig h tweig h t   an d   in ter p r etab le   r ec o m m en d atio n   s u g g esti o n s   [ 4 9 ] .       3.   RE CO M M E NDA T I O S YS T E M S   I n   ea ch   in d u s tr y ,   r ec o m m en d a tio n   s y s tem s   ar u tili ze d   to   g iv clien ts   p r io r ity   b ased   o n   th ei r   p r ev io u s   p r ef er en ce s .   T h e r ar two   r e co m m en d e r   p r o b lem s   in   th r ec o m m en d atio n   p r o b lem .   T h e   ab ilit y   to   p r ed ict  u s er ' s   p r ef er en ce s   f o r   p r o d u c o r   to   r an k   an d   p r o p o s p r o d u cts  to   u s er   b y   cr ea tin g   T o p - lis t.  T h r ee   ty p es  o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   a r r ec o g n ized .   o n is   s y s tem s   f o r   CF   th at  m ak e   s u g g esti o n s   to   u s er s   b ased   o n   th eir   in ter ac tio n s ,   eith er   o v er tl y   ( f o r   ex a m p le,   p ast  r atin g s )   o r   co v er tly   ( e. g . ,   u s er   co m m e n ts ) .   T h f o u n d atio n   o f   co n ten t - b ased   r ec o m m en d e r   s y s tem s   is   th id ea   th at   item s   ar s u g g ested   b ased   o n   h o m u ch   th e y   r esem b le   p r ev io u s   u s er   f av o r ites .   Fig u r 1   s h o ws  th ty p es  o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s .   T h ese  m eth o d s   ar f r eq u e n tly   ap p lied   to   m a k u p   f o r   th s h o r tco m in g s   o f   o n m eth o d   th at  th o th er   m et h o d   c o r r ec ts .             Fig u r e   1.   T y p es o f   r ec o m m e n d atio n   s y s tem s       3 . 1 .     Co nt ent - ba s ed   f ilte ring   re co mm ender  s y s t em s   C B F   is   p o p u lar   tec h n iq u e   u s ed   in   r ec o m m en d er   s y s tem s   to   p r o v id p e r s o n alize d   r ec o m m en d atio n s   to   u s er s .   T h is   a p p r o ac h   is   b ase d   o n   an aly zi n g   t h co n ten o r   a ttrib u tes  o f   item s   ( e . g . ,   p r o d u ct s ,   ar ticles,  m o v ies)   an d   u s er s '   h is to r ical  p r ef e r en ce s   to   m ak r ec o m m e n d atio n s .   CBF   s y s tem s   f o cu s   o n   m atch in g   th ch a r ac ter is tics   o f   item s   to   th u s er ' s   p r o f ile  o r   p r ef er e n ce s .   Her e' s   h o C B F   r ec o m m en d er   s y s tem s   wo r k :     I tem   p r o f ile  c r ea tio n e ac h   ite m   in   th s y s tem   is   r ep r esen ted   b y   s et  o f   d escr ip tiv f ea tu r e s   o r   attr ib u tes.  Fo r   ex am p le,   in   m o v ie  r ec o m m en d atio n   s y s tem ,   th ese  f ea tu r es  co u ld   in clu d g en r es,  ac t o r s ,   d ir ec to r s ,   an d   r elea s y ea r .   T h item   p r o f iles   ar cr ea ted   b ased   o n   th es attr ib u tes.     User   p r o f ile  cr ea tio n a   u s er ' s   p r o f ile  is   co n s tr u cte d   b y   an al y zin g   th eir   p ast  in ter ac tio n s   o r   p r ef e r en ce s .   Fo r   in s tan ce ,   in   m o v ie  r ec o m m en d atio n   s y s tem ,   th u s er ' s   p r o f ile  m ig h in clu d th g e n r es,  d ir ec to r s ,   o r   ac to r s   th ey   h av s h o wn   p r ef er en ce   f o r   in   t h p ast.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  14 ,   No .   4 Au g u s t   20 25 2 5 7 9 - 2 5 8 9   2584     R ec o m m en d atio n   g en er atio n t o   g en er ate  r ec o m m en d atio n s   f o r   u s er ,   th e   s y s tem   co m p ar es  th u s er ' s   p r o f ile  with   th p r o f iles   o f   item s .   I ca lcu lates   s im i lar ity   s c o r b etwe en   th u s er ' s   p r o f ile  a n d   ea ch   item ' s   p r o f ile.   T h is   s co r ca n   b e   c o m p u ted   u s in g   v ar io u s   tech n iq u es   s u ch   as  co s in s im ilar ity ,   J ac ca r d   s im ilar ity ,   o r   ter m   f r eq u e n cy - in v er s d o cu m en f r eq u e n cy   ( TF - I DF )   weig h tin g .   T h item s   with   th h ig h est  s im ilar ity   s co r es a r r ec o m m e n d ed   to   th u s er .     Fil ter in g   an d   r an k in g :   t h s y s t em   c an   ap p ly   ad d itio n al  f ilter s   o r   r u les  to   r ef i n th e   r ec o m m e n d atio n s .   Fo r   ex am p le,   it  m ay   e x clu d item s   th u s er   h as  alr ea d y   in ter ac t ed   with   o r   lim it  r ec o m m e n d at io n s   to   item s   th at  ar cu r r en tly   av ailab le  o r   p o p u lar .   T h r ec o m m en d e d   item s   ar th en   r an k ed   b ase d   o n   th eir   s im ilar ity   s co r es  o r   o th er   f ac to r s   ( e. g . ,   r e lease  d ate,   p o p u lar ity )   t o   p r es en th m o s r elev an item s   at  th to p   o f   th e   lis t.     3 . 1 . 1 .   Adv a nta g es   Per s o n aliza tio n c o n ten t - b ase d   s y s tem s   p r o v id p er s o n aliz ed   r ec o m m e n d atio n s   b ased   o n   u s er ' s   h is to r ical  p r ef er en ce s   an d   th co n ten attr ib u tes  o f   item s .   E x p lan atio n s t h ese  s y s tem s   ca n   o f ten   p r o v id ex p lan atio n s   f o r   wh y   a   p ar tic u lar   item   is   r ec o m m en d ed   ( e . g .   "T h is   b o o k   is   r ec o m m en d e d   b ec au s y o u   lik ed   o th er   b o o k s   b y   th e   s am a u th o r ") .   C o ld   s tar p r o b lem :   CBF   ca n   m ak e   r ec o m m en d atio n s   f o r   n ew  item s   o r   u s er s   with   lim ited   h is to r ical  d ata,   ad d r ess in g   th "c o ld   s tar t"  p r o b l em   to   s o m ex ten t.     3 . 1 . 2 .   L im it a t io ns   L im ited   s er en d ip ity :   it  ten d s   to   r ec o m m e n d   item s   t h at  ar s im ilar   to   w h at  th e   u s er   h as  alr ea d y   in ter ac ted   with ,   wh ich   c an   le ad   to   lack   o f   d iv er s ity   in   r ec o m m en d atio n s .   Ov er - s p ec ia lizatio n if   u s er ' s   h is to r ical  p r ef er e n ce s   ar to o   n ar r o o r   if   t h item   p r o f iles   a r n o d iv er s e,   th r ec o m m e n d atio n s   m ay   b ec o m r ep etitiv e.   C o n ten t   q u ality t h e   q u ality   o f   r ec o m m en d atio n s   h ea v ily   d e p en d s   o n   th e   q u ality   an d   ac c u r ac y   o f   th e   item   p r o f iles .   Scalab ilit y c r ea tin g   an d   m ain tain in g   d etailed   item   p r o f iles   f o r   lar g ca talo g   o f   item s   ca n   b e   ch allen g in g .     3 . 2 .     Co lla bo r a t iv f ilte ring   CF   is   p o p u lar   tec h n iq u u s ed   in   r ec o m m e n d er   s y s tem s   to   p r o v id e   p er s o n alize d   r ec o m m en d atio n s   t o   u s er s .   I t is b ased   o n   th id ea   th at  u s er s   wh o   h av e   ag r ee d   o n   o r   in ter ac ted   with   item s   in   s im il ar   way s   in   th p ast   ar lik ely   to   ag r ee   o n   item s   in   th f u tu r e.   CF   ca n   b b r o ad ly   ca teg o r ized   in to   two   m ain   ty p es:  u s er - b ased   CF   an d   item - b ased   CF .   I tem - b ase d   CF   is   le s s   s en s itiv to   th s p ar s ity   p r o b lem   an d   ca n   b e   m o r s ca lab le  s in ce   th n u m b er   o f   item s   is   ty p ically   s m aller   th an   th n u m b er   o f   u s e r s .     User - b ased   C F I n   u s er - b ased   CF ,   th s y s tem   r ec o m m e n d s   it em s   to   u s er   b ased   o n   th p r e f er en ce s   an d   b eh av io r s   o f   u s er s   wh o   a r s im ilar   to   th at  u s er .   User - b ased   CF   is   s en s itiv to   th "sp ar s ity p r o b lem ,   wh ich   o cc u r s   wh en   m o s t u s er s   h av e   in ter ac ted   with   o n ly   s m all  s u b s et  o f   item s .   I t   m ay   al s o   s u f f er   f r o m   s ca lab ilit y   is s u e s   with   la r g u s er   b ase.   T h p r o ce s s   ty p ically   in v o lv es  th f o ll o win g   s tep s :     i c r ea te  u s er - item   m atr ix   wh er r o ws  r ep r esen u s er s ,   co lu m n s   r ep r esen item s ,   an d   th v alu es  r ep r esen t   u s er   in ter ac tio n s   ( e. g . ,   r atin g s ,   lik es,  p u r ch ase  h is to r y ) .   ii c a lcu late  th s im ilar ity   b etwe en   th tar g et   u s e r   an d   o th er   u s er s   in   th s y s tem .   iii i d en tify   u s er s   wh o   ar m o s s im ilar   to   th tar g et  u s er .   iv r ec o m m e n d   item s   th at  th ese  s im ilar   u s er s   h av in ter ac ted   with ,   b u t t h t ar g et  u s er   h as n o t.     I tem - b ased   C F:  in   item - b ased   CF ,   th s y s tem   r ec o m m en d s   it em s   to   u s er   b ased   o n   th s im ilar ity   b etwe e n   th item s   th u s er   h as  in ter ac ted   with   an d   o th e r   item s   in   t h s y s tem .   T h e   s im ilar ity   b et wee n   item s   is   d eter m in ed   b ased   o n   h o u s er s   h av in te r ac ted   with   th em .   Similar ity   ca n   b ca lcu lated   u s in g   v ar io u s   m etr ics,  s u ch   as  co s in s im ilar ity   o r   J ac ca r d   in d ex .   I tem - b ase d   CF   i s   les s   s en s itiv to   th s p a r s ity   p r o b lem   an d   ca n   b m o r s ca lab le  s in ce   th n u m b er   o f   item s   is   ty p ically   s m aller   th an   th n u m b e r   o f   u s er s .   T h e   p r o ce s s   ty p ically   in v o l v es  th f o llo win g   s tep s i c r ea te  an   it em - item   s im ilar ity   m atr ix ,   wh er ea ch   en tr y   r ep r esen ts   th s im ilar ity   b etwe en   two   item s .   ii f o r   th e   tar g et   u s er ,   id en tif y   th e   item s   th ey   h av in ter ac te d   with .   iii r ec o m m en d   it em s   th at  ar s im ilar   to   t h o n es  th tar g et  u s er   h as  in ter ac ted   with   b u h av n o t   b ee n   in ter ac ted   with   b y   th u s er .     3 . 2 . 1 .   Adv a nta g es   User - item   in d ep en d en ce it  d o esn ' r eq u ir ex ten s iv in f o r m atio n   ab o u item s ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   wid r an g e   o f   d o m ain s .   Ser en d ip ity i t   ca n   d is co v er   h id d en   o r   u n ex p ec ted   c o n n ec tio n s   b etwe en   u s er s   an d   item s .   Scalab ilit y i ts   ab ilit y   to   f u n ctio n   with o u t d etailed   d o m ain - s p ec if ic  d ata  all o ws  f o r   ef f o r tles s   ad ap tatio n   to   n ew  o r   e x p an d in g   u s er - item   d atasets .     3 . 2 . 2 .   L im it a t io ns   C o ld   s tar p r o b lem it  ca n   s tr u g g le  to   m ak r ec o m m e n d ati o n s   f o r   n ew  u s er s   o r   item s   with   lim ited   in ter ac tio n   d ata  ( th "c o ld   s tar t"  p r o b lem ) .   Data   s p ar s ity i n   s y s tem s   wi th   s p ar s d ata,   it  ca n   b ch allen g in g   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       R ev o lu tio n iz in g   r ec o mme n d a tio n s   a   s u r ve y:   a   c o mp r eh en s ive  ex p lo r a tio n   o f …   ( P r ith vi  R a V in a ya b a b u )   2585   f in d   s im ilar   u s er s   o r   item s .   S ca lab ilit y u s er - b ased   CF   m ay   b ec o m in ef f icien as  th u s er   b ase  g r o ws,  an d     item - b ased   CF   ca n   f ac ch alle n g es with   lar g item   ca talo g .     3 . 3 .     H y brid re co mm enda t io n sy s t em   Hy b r id   r ec o m m en d atio n   s y s tem   is   r ec o m m en d er   s y s tem   th at  co m b in es  m u ltip le  r ec o m m en d atio n   tech n iq u es  to   p r o v id m o r a cc u r ate,   d iv er s e,   an d   ef f ec tiv r ec o m m en d atio n s   to   u s er s .   T h g o al  o f   h y b r id   s y s tem s   is   to   lev er ag th s tr en g th s   o f   d if f er e n r ec o m m en d atio n   ap p r o ac h es  wh ile  m itig a tin g   th eir   in d iv id u a l   wea k n ess es.  Hy b r id   r ec o m m e n d atio n   s y s tem s   ar wid ely   u s ed   in   e - co m m er ce ,   c o n ten p latf o r m s ,   an d   o t h er   d o m ain s   wh er p er s o n alize d   r ec o m m en d atio n s   ar cr u cial  f o r   u s er   en g a g em en a n d   s atis f ac tio n .   T h c h o ice  o f   h y b r i d   a p p r o ac h   an d   its   co m p o n en ts   d ep en d s   o n   t h s p ec if ic  r eq u ir em en ts   an d   c h ar ac ter is tics   o f   th ap p licatio n .   T h er ar s ev er al  c o m m o n   ap p r o ac h es to   b u ild in g   h y b r id   r e co m m en d atio n   s y s tem s :     W eig h ted   h y b r id   r ec o m m en d a tio n :   i n   weig h ted   h y b r id   s y s tem ,   m u ltip le  r ec o m m en d atio n   alg o r ith m s   ( e. g . ,   CF CBF ,   an d   p o p u lar ity - b ased   r ec o m m en d atio n s )   ar e   em p lo y ee .   E ac h   alg o r ith m   p r o d u ce s   s et   o f   r ec o m m en d atio n s ,   an d   th e   s y s tem   ass ig n s   weig h ts   to   th ese  r ec o m m en d atio n s   to   in d icate   t h eir   r elativ e   im p o r tan ce .   T h e   f in al   r ec o m m en d atio n   is   g e n er ated   b y   c o m b in in g   th e   weig h te d   r esu lt s   f r o m   ea c h   alg o r ith m .     Switch in g   h y b r id   r ec o m m en d atio n i n   s witch in g   h y b r id   s y s tem ,   th r ec o m m en d atio n   alg o r ith m   i s   ch o s en   b ased   o n   ce r tain   c o n d it io n s   o r   u s er   ch a r a cter is tics .   Fo r   ex am p le ,   if   t h s y s tem   d eter m in es  th at  a   u s er   is   n ew  u s er   with   lim ite d   in ter ac tio n   h is to r y   ( t h "c o l d   s tar t"  p r o b lem ) ,   it  m ig h u s co n ten t - b ased   ap p r o ac h .   Fo r   u s er s   with   m o r h is to r ical  d ata,   CF   co u ld   b em p l o y ed .     C ascad h y b r id   r ec o m m en d atio n a   ca s ca d h y b r id   s y s tem   g e n er ates  r ec o m m en d atio n s   in   s t ag es,  wh er e   ea ch   s tag r ef in es  th r esu lts   o f   th p r e v io u s   o n e .   Fo r   ex am p le,   in   th f ir s s tag e,   c o n ten t - b ase d   ap p r o ac h   m ig h g en e r ate  in itial  r ec o m m en d atio n s .   I n   th s ec o n d   s tag e,   CF   co u l d   b a p p lied   to   f ilter   an d   r ef in th ese  in itial r ec o m m e n d atio n s   f u r th er .     Featu r co m b in atio n   h y b r id   r ec o m m en d atio n i n   f ea tu r co m b in atio n   h y b r id   s y s tem ,   f ea tu r es  f r o m   d if f er en r ec o m m e n d atio n   a p p r o ac h es  ar c o m b in e d   in to   a   s in g le  u n if ied   m o d el.   Fo r   in s ta n ce ,   in   a   m o v ie  r ec o m m en d atio n   s y s tem ,   f ea tu r es  f r o m   co n ten t - b ase d   ( e. g . ,   g en r e,   ac to r ,   d i r ec to r )   an d   CF   ( u s er - u s er   o r   item - item   s im ilar ities )   ap p r o ac h es m ig h t b e   co n ca ten ated   an d   u s ed   to   p r ed ict  u s er   p r ef er en ce s .     Me ta - lev el  h y b r id   r ec o m m e n d atio n i n   m et a - lev el  h y b r id   s y s tem ,   m u ltip le  r ec o m m en d atio n   alg o r ith m s   o p er ate  in d ep en d e n tly   an d   p r o d u ce   r ec o m m e n d atio n s .   s ep ar ate  m eta - lev el  alg o r ith m   lear n s   to   co m b in an d   o p tim i ze   th r esu lts   o f   th ese  b ase  alg o r ith m s ,   p o ten tially   in c o r p o r atin g   u s er   f ee d b ac k   t o   d et er m i n th f i n a l r ec o m m en d atio n s .     Par allel  h y b r id   r ec o m m e n d ati o n i n   p ar allel  h y b r id   s y s te m ,   d if f e r en alg o r ith m s   r u n   in   p ar allel,   an d   th eir   r ec o m m en d atio n s   ar p r esen ted   to   th e   u s er   s im u ltan e o u s ly .   User s   ca n   c h o o s f r o m   am o n g   t h e   r ec o m m en d atio n s ,   an d   th s y s tem   m ay   ad a p t its   p r esen tatio n   b ased   o n   u s er   in ter ac tio n s   an d   f ee d b ac k .     3 . 3 . 1 .   Adv a nta g es   E n h an ce d   r ec o m m e n d atio n   q u ality h y b r i d   s y s tem s   o f ten   p r o v i d m o r ac cu r ate  an d   d iv er s e   r ec o m m en d atio n s   b y   le v er ag i n g   th e   s tr en g t h s   o f   d if f e r en t   alg o r ith m s .   Flex ib ilit y t h ey   ca n   h a n d le  v ar io u s   r ec o m m en d atio n   s ce n ar io s ,   in clu d in g   th c o ld   s tar p r o b lem   an d   s p ar s d ata.   Per s o n aliza tio n :   t h ey   ca n   ca ter   to   in d iv id u al  u s er   p r ef e r en ce s   m o r ef f ec tiv ely .     3 . 3 . 2 .   Cha lleng es   C o m p lex ity d e v elo p in g   an d   m ain tain in g   h y b r id   s y s tem s   c an   b e   m o r co m p lex   th an   s in g le - m eth o d   s y s tem s .   Par am eter   tu n in g :   d e ter m in in g   t h r ig h weig h ts ,   s tr ateg ies,  an d   al g o r ith m s   ca n   b ch allen g i n g   a n d   m ay   r eq u ir o n g o in g   tu n in g .   C o m p u tatio n al  o v er h ea d r u n n in g   m u ltip le  r ec o m m en d atio n   al g o r it h m s   ca n   b e   co m p u tatio n ally   in ten s iv e.       4.   DE E P   L E A RNING   B AS E AL G O RI T H M S   U SE F O RE CO M M E NDA T I O SY ST E M S   T h d ee p   lear n in g - b ased   alg o r ith m s   ca n   b u s ed   in   v ar io u s   r ec o m m e n d atio n   s ce n a r io s ,   s u ch   as  CF C B F ,   an d   h y b r id   s y s tem s .   T h ey   o f ten   r eq u i r s u b s tan t ial   am o u n ts   o f   tr ain in g   d ata   an d   ca n   b en e f it  f r o m   tech n iq u es  lik e   m in i - b atch   tr ain in g ,   r eg u la r izatio n ,   an d   ca r ef u h y p e r - p ar a m eter   t u n in g   to   ac h iev e   o p tim al  p er f o r m an ce .   Ad d itio n ally ,   d e ep   lear n in g   m o d els  ca n   b en h an ce d   with   tech n iq u es  lik atten tio n   m ec h an is m s ,   r ein f o r ce m e n lear n in g ,   an d   a d v er s ar ial  n etwo r k s   to   f u r th er   im p r o v th eir   r ec o m m e n d ati o n   ca p ab ilit ies.  T h e   ch o ice  o f   th e   alg o r ith m   d ep en d s   o n   th s p ec if ic   r eq u ir em en t s   o f   th e   r ec o m m en d atio n   s y s te m ,   th e   ty p e   o f   d ata   av ailab le,   an d   th e   d esire d   le v el  o f   p er s o n aliza tio n   an d   ac cu r ac y .   Her e   ar f o u r   co m m o n   d ee p   lear n in g - b ased   alg o r ith m s   u s ed   f o r   r ec o m m en d atio n   s y s tem s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  14 ,   No .   4 Au g u s t   20 25 2 5 7 9 - 2 5 8 9   2586     Ma tr ix   f ac to r izatio n   with   d ee p   lear n in g   ( MF - DL ) m atr ix   f ac to r izatio n   is   tr ad itio n al  tech n iq u i n   r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   b u d ee p   lear n in g   ca n   en h a n ce   its   ca p ab ilit ie s .   I n   MF - DL ,   d ee p   n eu r al   n etwo r k s   ar in co r p o r ate d   in to   m atr ix   f ac to r izatio n   t o   ca p tu r e   n o n - lin ea r   r elatio n s h ip s   b etwe en   u s er s   an d   item s .   B y   co m b in in g   CF   with   n eu r al  n etwo r k s ,   MF - DL   ca n   m o d el  in tr icate   u s er - item   in ter ac tio n s   an d   g en er ate  m o r ac cu r ate  r ec o m m en d atio n s .     Au to - en co d er s a u to - en c o d er s   ar n eu r al  n etwo r k s   d esig n ed   to   lear n   co m p ac r e p r esen tatio n   o f   th e   in p u d ata.   I n   r ec o m m e n d a tio n   s y s tem s ,   th ey   ca n   b u s ed   to   ca p tu r u s er   an d   item   em b ed d i n g s .   Var ian ts   lik d en o is in g   au t o en co d er s   an d   v ar iatio n al  a u to en c o d er s   ( VAE s )   ca n   b e   em p lo y ed   t o   m o d el  u s er   p r ef er en ce s   a n d   item   ch a r ac ter is tics ,   r esp ec tiv ely .   Au to en co d er s   ca n   b s tack ed   t o   cr ea te  d ee p   au to en co d er   m o d els,  wh ich   ca n   ca p tu r h ig h e r - lev el  ab s tr ac t io n s   in   th d ata.     R ec u r r en n eu r al  n etwo r k s   ( R NNs):  R N Ns  ar well - s u ited   f o r   m o d elin g   s eq u en tial  d ata  a n d   ar u s ed   i n   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   wh en   th er is   tem p o r al  asp ec to   u s er   in ter a ctio n s .   Ses s io n - b ased   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   o f te n   u s R NNs  to   m o d el  u s er   b eh av io r   s eq u en ce s ,   tak i n g   i n to   ac co u n th e   o r d er   an d   tim in g   o f   in ter ac tio n s .   Gate d   r ec u r r en t   u n its   ( GR Us)  an d   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   n etwo r k s   ar p o p u lar   R NN  v ar ian ts   f o r   r ec o m m en d atio n .     C o n v o lu tio n al  n e u r al  n et wo r k s   ( C NN s ) C N Ns  ar p r im ar ily   k n o wn   f o r   th eir   s u cc ess   in   im ag p r o ce s s in g ,   b u t h ey   ca n   b a d ap ted   f o r   r ec o m m en d atio n   s y s tem s .   I n   c o n ten t - b ased   r e co m m en d atio n   s y s tem s ,   C NN s   ca n   b u s ed   t o   ex tr ac t   f ea tu r es  f r o m   tex tu a o r   im a g d ata  ass o ciate d   wi th   item s .   Fo r   ex am p le,   in   m o v ie   r ec o m m e n d atio n   s y s tem ,   C NN  co u ld   lear n   to   ex tr ac t f ea tu r es f r o m   m o v ie  p o s ter s   o r   p l o s u m m ar ies  f o r   b etter   r ec o m m en d atio n s .   T a b le  4   s h o ws  th s u r v e y   tab le  o n   th d ee p   lear n in g   alg o r ith m   u s ed .       T ab le  3 .   S u r v ey   tab le  o n   d ee p   lear n in g   alg o r ith m s   u s ed   R e f e r e n c e   A l g o r i t h m   u s e d   A d v a n t a g e s   R e se a r c h   g ap   [ 1 8 ]   M a t r i x   f a c t o r i z a t i o n   ( M F )   ˗   U t i l i z e d   ma t r i x   f a c t o r i z a t i o n   f o r   r e c o mm e n d a t i o n i n   C l u st e r Ex p l o r e r .   ˗   A d d r e ss e d   u ser  c o n t r o l - r e l a t e d   s u g g e s t i o n s   i n   t h e   b o o k   f i e l d .   ˗   H o w e v e r ,   f a c e d   c h a l l e n g e s w i t h   s p a r s e   d a t a .   R e se a r c h   g a p   r e l a t e d   t o   a d d r e ss i n g   s p a r s e   d a t a   a n d   e n h a n c i n g   r e c o mm e n d a t i o n   a c c u r a c y   i n   C l u st e r Ex p l o r e r .   [ 2 3 ]   D u a l - h e a d e d   a t t e n t i o n   f u si o n   a u t o e n c o d e r   ˗   P r o p o se d   a   d u a l - h e a d e d   a t t e n t i o n   f u s i o n   a u t o e n c o d e r   mo d e l   f o r   c o n t e x t - b a se d   r e c o mm e n d a t i o n s .   ˗   F u se d   u ser  c o mm e n t s   a n d   i m p l i c i t   f e e d b a c k .   ˗   C l a i me d   s u p e r i o r i t y   o v e r   m u l t i p l e   c o mp a r i so n   a l g o r i t h ms.   En h a n c e   t h e   a c c u r a c y   o f   t h e   mo d e l   d e v e l o p e d   f u r t h e r .   [ 2 4 ]   N e w s rec o mm e n d a t i o n   mo d e l   ˗   I n t r o d u c e d   a   n e w s   r e c o mm e n d a t i o n   m o d e l   l e a r n i n g   f r o m h u m a n   e d i t o r s.   ˗   A d d r e ss e d   t h e   q u a l i t y   o f   c a n d i d a t e   a r t i c l e s.   ˗   C a p t u r e d   t h e   e d i t o r 's se l e c t i o n   c r i t e r i a   t h r o u g h   a r t i c l e   r e p r e s e n t a t i o n .   R e se a r c h   g a p   r e l a t e d   t o   c a p t u r i n g   c o n t e x t   a n d   e d i t o r   p r e f e r e n c e s.   [ 2 5 ]   A sy mm e t r i c   h i e r a r c h i c a l   n e t w o r k   ( A H N )   ˗   D e v e l o p e d   A H N ,   a   f l e x i b l e   n e u r a l   a r c h i t e c t u r e   f o r   c o mm e n t   r e c o mm e n d a t i o n .   ˗   U t i l i z e d   a n   a s y mm e t r i c   a t t e n t i o n   m o d u l e   t o   d i s t i n g u i sh   u s e r   a n d   i t e m   e m b e d d i n g s .   ˗   A c h i e v e d   s u p e r i o r   p e r f o r ma n c e .   N o t   s p e c i f i e d   i n   t h e   p r o v i d e d   i n f o r mat i o n .   [ 2 6 ]   V a r i o u R S   t e c h n i q u e s f o r   e - l e a r n i n g   ˗   P r e sen t e d   a   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   t e c h n o l o g y - e n h a n c e d   l e a r n i n g   R S s.   ˗   A n a l y z e d   d i f f e r e n t   r e c o mm e n d a t i o n   t e c h n i q u e s   a n d   so u r c e o f   i n f o r ma t i o n .   F u r t h e r   c o u l d   b e   e x p l o r e d   b y   c o m b i n i n g   t w o   a l g o r i t h ms   t o   e n h a n c e   a c c u r a c y       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s u r v ey   p ap er   h as  ex p lo r e d   th v a r io u s   ty p es  o f   r ec o m m en d atio n   s y s tem s ,   u n d er s co r in g   th eir   v ital   r o le  to   th u s er s   ac r o s s   d iv er s d o m ain s .   T r a d itio n al  m eth o d s ,   s u ch   as  co llab o r ativ a n d   C B F ,   h av lo n g   b ee n   f o u n d atio n al,   b u t h r is o f   d e ep   lear n in g   m o d els  h as  in t r o d u ce d   n ew  p o s s ib ilit ies  b y   u n c o v er in g   in tr icate   u s er - item   in ter ac tio n s .   Dee p   lea r n in g ' s   p o ten tial,  h o wev er ,   u n d er s co r es   th im p o r tan ce   o f   in co r p o r atin g   s u p p lem en tar y   d ata  lik u s er   r ev iews  an d   im p licit  f ee d b ac k .   B ey o n d   ex am in i n g   co r a p p r o ac h es,  th is   p ap er   also   ex am in es  in to   th ex is ti n g   wo r k ,   a d d r ess in g   ch allen g es  an d   in n o v atio n s ,   f r o m   m an u al  u s er   in ter est   co n s tr u ctio n s   to   h y b r id   s y s tem s   an d   ev e n   th e   u tili za tio n   o f   s te r eo ty p es.  T h is   co m p r eh en s iv s u r v ey   u n d er s co r es  th n ee d   f o r   in teg r atio n   o f   tr ad itio n al  an d   s tate - of - th e - ar t te c h n iq u es,  r esu ltin g   i n   m o r e   ac c u r ate,   p er s o n alize d ,   an d   ef f ec tiv e   r ec o m m en d e r   s y s tem s   th at  co n tin u ally   a d ap t   to   th ev o lv in g   d ig ital  p ar a d ig m ,   en r ich i n g   u s er   ex p er ien ce s   ac r o s s   v ar i o u s   d o m ain s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       R ev o lu tio n iz in g   r ec o mme n d a tio n s   a   s u r ve y:   a   c o mp r eh en s ive  ex p lo r a tio n   o f …   ( P r ith vi  R a V in a ya b a b u )   2587   ACK NO WL E DG E M E NT   We   wo u ld   lik to   ex p r ess   o u r   s in ce r g r atitu d to   o u r   g u id f o r   h e r   u n wav e r in g   g u id a n ce ,   in v alu ab le   in s ig h ts ,   an d   en c o u r ag e m en t t h r o u g h o u t th r esear ch   p r o ce s s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   No   f u n d in g   is   r aised   f o r   th is   r e s ea r ch .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Prith v i Ram   Vin ay ab ab u                               Pu s h p So th en ah alli  Kr is h n R aju                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   T h e   a u th o r   d ec lar es n o   co n f lict o f   in ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   No   d atasets   u tili ze d   in   th is   r esear ch .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   T.   I sl a m,  A .   R .   Jo y i t a ,   M .   G .   R .   A l a m,  M .   M .   H a ssa n ,   M .   R .   H a ssa n ,   a n d   R .   G r a v i n a ,   H u ma n - b e h a v i o r - b a se d   p e r s o n a l i z e d   m e a l   r e c o m me n d a t i o n   a n d   m e n u   p l a n n i n g   s o c i a l   sy s t e m ,   I EEE   T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y st e m s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,     p p .   2 0 9 9 2 1 1 0 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C S S . 2 0 2 2 . 3 2 1 3 5 0 6 .   [ 2 ]   R .   K w i e c i ń sk i ,   G .   M e l n i c z a k ,   a n d   T.   G ó r e c k i ,   C o m p a r i s o n   o f   r e a l - t i m e   a n d   b a t c h   j o b   r e c o mm e n d a t i o n s,”   I EE A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   2 0 5 5 3 2 0 5 5 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 4 9 3 5 6 .   [ 3 ]   L.   W u ,   X .   H e ,   X .   W a n g ,   K .   Z h a n g ,   a n d   M .   W a n g ,   A   s u r v e y   o n   a c c u r a c y - o r i e n t e d   n e u r a l   r e c o mm e n d a t i o n :   f r o c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   t o   i n f o r ma t i o n - r i c h   r e c o m men d a t i o n ,   I E EE  T r a n s a c t i o n o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   E n g i n e e r i n g ,   p p .   1 1 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 2 . 3 1 4 5 6 9 0 .   [ 4 ]   S .   D o n g r e   a n d   J.  A g r a w a l ,   D e e p - l e a r n i n g - b a s e d   d r u g   r e c o mm e n d a t i o n   a n d   A D R   d e t e c t i o n   h e a l t h c a r e   m o d e l   o n   s o c i a l   m e d i a ,   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 9 1 1 7 9 9 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 2 . 3 2 3 1 7 0 1 .   [ 5 ]   J.  Ji n ,   H .   G u o ,   J.  X u ,   X .   W a n g ,   a n d   F . - Y .   W a n g ,   A n   e n d - to - e n d   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e f o r   u r b a n   t r a f f i c   c o n t r o l a n d   ma n a g e me n t   u n d e r   a   p a r a l l e l   l e a r n i n g   f r a m e w o r k ,   I EEE  T ra n s a c t i o n o n   I n t e l l i g e n t   T r a n sp o r t a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 1 6 1 6 2 6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 0 . 2 9 7 3 7 3 6 .   [ 6 ]   A .   J.  F e r n a n d e z - G a r c i a ,   R .   R o d r i g u e z - Ec h e v e r r i a ,   J .   C .   P r e c i a d o ,   J .   M .   C .   M a n z a n o ,   a n d   F .   S a n c h e z - F i g u e r o a ,   C r e a t i n g   a   r e c o m me n d e r   sy s t e t o   su p p o r t   h i g h e r   e d u c a t i o n   st u d e n t i n   t h e   s u b j e c t   e n r o l l me n t   d e c i s i o n ,   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   8 ,     p p .   1 8 9 0 6 9 1 8 9 0 8 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 3 1 5 7 2 .   [ 7 ]   A .   B .   S u h a i m   a n d   J.   B e r r i ,   C o n t e x t - a w a r e   r e c o m me n d e r   s y st e ms  f o r   s o c i a l   n e t w o r k s:   r e v i e w ,   c h a l l e n g e a n d   o p p o r t u n i t i e s,   I E E E   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   5 7 4 4 0 5 7 4 6 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 2 1 6 5 .   [ 8 ]   D .   A y a t a ,   Y .   Y a sl a n ,   a n d   M .   E.   K a m a sa k ,   Em o t i o n   b a s e d   m u si c   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e m   u s i n g   w e a r a b l e   p h y s i o l o g i c a l   se n s o r s,”   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   C o n su m e r E l e c t ro n i c s ,   v o l .   6 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 6 2 0 3 ,   M a y   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C E. 2 0 1 8 . 2 8 4 4 7 3 6 .   [ 9 ]   A .   G a t z i o u r a ,   J.  V i n a g r e ,   A .   M .   J o r g e ,   a n d   M .   S a n c h e z - M a r r e ,   A   h y b r i d   r e c o m me n d e r   s y st e f o r   i m p r o v i n g   a u t o ma t i c   p l a y l i s t   c o n t i n u a t i o n ,   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   E n g i n e e r i n g ,   p p .   1 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E . 2 0 1 9 . 2 9 5 2 0 9 9 .   [ 1 0 ]   S .   M .   A l - G h u r i b i   a n d   S .   A .   M .   N o a h ,   M u l t i - c r i t e r i a   r e v i e w - b a se d   r e c o mm e n d e r   s y st e m t h e   s t a t e   o f   t h e   a r t ,   I EEE  A c c e ss   v o l .   7 ,   p p .   1 6 9 4 4 6 1 6 9 4 6 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 5 4 8 6 1 .   [ 1 1 ]   W .   W a n g ,   G .   Z h a n g ,   a n d   J.   L u ,   H i e r a r c h y   v i s u a l i z a t i o n   f o r   g r o u p   r e c o mm e n d e r   sy s t e m s,”   I EE T r a n sa c t i o n s   o n   S y st e m s ,   Ma n ,   a n d   C y b e r n e t i c s:   S y s t e m s ,   v o l .   4 9 ,   n o .   6 ,   p p .   1 1 5 2 1 1 6 3 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TS M C . 2 0 1 7 . 2 6 9 9 6 9 0 .   [ 1 2 ]   K .   A l   F a r a r n i ,   F .   N a f i s,   B .   A g h o u t a n e ,   A .   Y a h y a o u y ,   J.   R i f f i ,   a n d   A .   S a b r i ,   H y b r i d   r e c o mm e n d e r   s y s t e m   f o r   t o u r i sm  b a s e d   o n   b i g   d a t a   a n d   A I :   A   c o n c e p t u a l   f r a m e w o r k ,   B i g   D a t a   Mi n i n g   a n d   A n a l y t i c s ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 5 5 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 2 6 5 9 9 / B D M A . 2 0 2 0 . 9 0 2 0 0 1 5 .   [ 1 3 ]   A .   B e h e sh t i ,   S .   Y a k h c h i ,   S .   M o u s a e i r a d ,   S .   M .   G h a f a r i ,   S .   R .   G o l u g u r i ,   a n d   M .   A .   Ed r i si ,   To w a r d s   c o g n i t i v e   r e c o mm e n d e r   sy st e ms,   A l g o r i t h m s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   8 ,   J u l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a 1 3 0 8 0 1 7 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  14 ,   No .   4 Au g u s t   20 25 2 5 7 9 - 2 5 8 9   2588   [ 1 4 ]   Z.   A b b a si - M o u d ,   H .   V a h d a t - N e j a d ,   a n d   J.  S a d r i ,   T o u r i sm  r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m   b a se d   o n   sem a n t i c   c l u st e r i n g   a n d   se n t i me n t   a n a l y si s ,   Ex p e r t   S y st e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 6 7 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 4 3 2 4 .   [ 1 5 ]   B .   Y a n g ,   Y .   L e i ,   J.  L i u ,   a n d   W .   L i ,   S o c i a l   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   b y   t r u s t ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   Pa t t e rn   An a l y si a n d   Ma c h i n e   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 9 ,   n o .   8 ,   p p .   1 6 3 3 1 6 4 7 ,   A u g .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPA M I . 2 0 1 6 . 2 6 0 5 0 8 5 .   [ 1 6 ]   D .   M a ,   S .   L i ,   X .   Zh a n g ,   a n d   H .   W a n g ,   I n t e r a c t i v e   a t t e n t i o n   n e t w o r k f o r   a sp e c t - l e v e l   s e n t i m e n t   c l a ssi f i c a t i o n ,   a rX i v - C o m p u t e r   S c i e n c e p p .   1 - 1 7 ,   S e p .   2 0 1 7 .   [ 1 7 ]   S .   H .   S r e e d h a r a ,   V .   K u mar,   a n d   S .   S a l ma ,   Ef f i c i e n t   b i g   d a t a   c l u st e r i n g   u si n g   A d h o c   F u z z y   C   m e a n a n d   a u t o - e n c o d e r   C N N ,   I n v e n t i v e   C o m p u t a t i o n   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g i e s ,   S p r i n g e r ,   S i n g a p o r e ,   M a r .   2 0 2 3 ,   p p .   3 5 3 3 6 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 19 - 7 4 0 2 - 1 _ 2 5 .   [ 1 8 ]   J.  K .   Ta r u s,  Z.   N i u ,   a n d   A .   Y o u si f ,   A   h y b r i d   k n o w l e d g e - b a s e d   r e c o m men d e r   s y st e f o r   e - l e a r n i n g   b a se d   o n   o n t o l o g y   a n d   seq u e n t i a l   p a t t e r n   mi n i n g ,   F u t u re   G e n e r a t i o n   C o m p u t e S y s t e m s ,   v o l .   7 2 ,   p p .   3 7 4 8 ,   Ju l .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 1 7 . 0 2 . 0 4 9 .   [ 1 9 ]   B .   W a l e k   a n d   V .   F o j t i k ,   A   h y b r i d   r e c o mm e n d e r   s y st e f o r   r e c o mm e n d i n g   r e l e v a n t   m o v i e u s i n g   a n   e x p e r t   s y st e m ,   E x p e rt   S y st e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 8 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 3 4 5 2 .   [ 2 0 ]   F .   G a r c í a - S á n c h e z ,   R .   C o l o m o - P a l a c i o s,  a n d   R .   V a l e n c i a - G a r c í a ,   A   so c i a l - sema n t i c   r e c o mm e n d e r   s y st e f o r   a d v e r t i sem e n t s,   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ssi n g   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   5 7 ,   n o .   2 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i p m. 2 0 1 9 . 1 0 2 1 5 3 .   [ 2 1 ]   N .   R .   K e r m a n y   a n d   S .   H .   A l i z a d e h ,   A   h y b r i d   m u l t i - c r i t e r i a   r e c o mm e n d e r   sy st e u s i n g   o n t o l o g y   a n d   n e u r o - f u z z y   t e c h n i q u e s,   El e c t r o n i c   C o m m e rc e   R e se a rc h   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 1 ,   p p .   5 0 6 4 ,   Ja n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e l e r a p . 2 0 1 6 . 1 2 . 0 0 5 .   [ 2 2 ]   K .   B a u m a n ,   B .   Li u ,   a n d   A .   T u z h i l i n ,   A sp e c t   b a s e d   r e c o m me n d a t i o n s:   R e c o mm e n d i n g   i t e ms w i t h   t h e   m o s t   v a l u a b l e   a sp e c t b a s e d   o n   u s e r   r e v i e w s,”   i n   Pr o c e e d i n g s o f   t h e   2 3 r d   A C S I G K D D   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   K n o w l e d g e   D i sc o v e ry  a n d   D a t a   Mi n i n g N e w   Y o r k ,   U S A :   A C M ,   A u g .   2 0 1 7 ,   p p .   7 1 7 7 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 0 9 7 9 8 3 . 3 0 9 8 1 7 0 .   [ 2 3 ]   S .   K a n w a l ,   S .   N a w a z ,   M .   K .   M a l i k ,   a n d   Z .   N a w a z ,   A   r e v i e w   o f   t e x t - b a se d   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e ms,”   I EE Ac c e ss ,   v o l .   9 ,     p p .   3 1 6 3 8 3 1 6 6 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 5 9 3 1 2 .   [ 2 4 ]   J.  J i n   e t   a l . ,   A n   a g e n t - b a se d   t r a f f i c   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e m:   r e v i s i t i n g   a n d   r e v i si n g   u r b a n   t r a f f i c   ma n a g e me n t   st r a t e g i e s ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   S y s t e m s,   M a n ,   a n d   C y b e r n e t i c s:   S y st e m s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   7 2 8 9 7 3 0 1 ,   N o v .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSM C . 2 0 2 2 . 3 1 7 7 0 2 7 .   [ 2 5 ]   X .   Zh e n g ,   M .   G u a n ,   X .   Ji a ,   L.   G u o ,   a n d   Y .   Lu o ,   A   m a t r i x   f a c t o r i z a t i o n   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m - b a s e d   l o c a l   d i f f e r e n t i a l   p r i v a c y   f o r   p r o t e c t i n g   u s e r s’   sen s i t i v e   d a t a ,   I EEE  T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 8 9 1 1 9 8 ,   J u n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 2 . 3 1 7 0 6 9 1 .   [ 2 6 ]   Z.   H u a n g ,   Y .   L i u ,   C .   Zh a n ,   C .   Li n ,   W .   C a i ,   a n d   Y .   C h e n ,   A   n o v e l   g r o u p   r e c o mm e n d a t i o n   m o d e l   w i t h   t w o - s t a g e   d e e p   l e a r n i n g ,   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   S y st e m s,   M a n ,   a n d   C y b e r n e t i c s:   S y s t e m s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   9 ,   p p .   5 8 5 3 5 8 6 4 ,   S e p .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSM C . 2 0 2 1 . 3 1 3 1 3 4 9 .   [ 2 7 ]   J. - H .   C h i a n g ,   C . - Y .   M a ,   C . - S .   W a n g ,   a n d   P . - Y .   H a o ,   A n   a d a p t i v e ,   c o n t e x t - a w a r e ,   a n d   st a c k e d   a t t e n t i o n   n e t w o r k - b a se d   r e c o m me n d a t i o n   s y st e t o   c a p t u r e   u sers’   t e m p o r a l   p r e f e r e n c e ,   I EEE  T ra n s a c t i o n o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   E n g i n e e ri n g   v o l .   3 5 ,   n o .   4 ,   p p .   3 4 0 4 3 4 1 8 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 2 . 3 1 4 0 3 8 7 .   [ 2 8 ]   S .   D h e l i m,  H .   N i n g ,   N .   A u n g ,   R .   H u a n g ,   a n d   J.   M a ,   P e r s o n a l i t y - a w a r e   p r o d u c t   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m   b a se d   o n   u ser   i n t e r e st s   mi n i n g   a n d   M e t a p a t h   d i s c o v e r y ,   IE EE  T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y st e m s ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   8 6 9 8 ,   F e b .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 0 . 3 0 3 7 0 4 0 .   [ 2 9 ]   R .   B a r a l ,   S .   S .   I y e n g a r ,   X .   Z h u ,   T .   L i ,   a n d   P .   S n i a t a l a ,   H i R e c S :   a   h i e r a r c h i c a l   c o n t e x t u a l   l o c a t i o n   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e m,   I EE E   Tr a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y st e m s ,   v o l .   6 ,   n o .   5 ,   p p .   1 0 2 0 1 0 3 7 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 1 9 . 2 9 3 8 2 3 9 .   [ 3 0 ]   W .   D a i ,   Y .   W a n g ,   J .   M a ,   a n d   Q .   Ji n ,   B T R :   A   f e a t u r e - b a s e d   B a y e si a n   t a s k   r e c o mm e n d a t i o n   s c h e me  f o r   c r o w d s o u r c i n g   sy s t e m ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   7 ,   n o .   3 ,   p p .   7 8 0 7 8 9 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C S S . 2 0 2 0 . 2 9 8 6 8 3 6 .   [ 3 1 ]   S .   F e n g ,   J.   M e n g ,   a n d   J .   Zh a n g ,   N e w s rec o mm e n d a t i o n   s y s t e ms   i n   t h e   e r a   o f   i n f o r ma t i o n   o v e r l o a d ,   J o u r n a l   o f   We b   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 5 9 - 4 7 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 3 0 5 2 / j w e 1 5 4 0 - 9 5 8 9 . 2 0 2 1 0 .   [ 3 2 ]   A .   O .   A f o l a b i   a n d   P .   To i v a n e n ,   I n t e g r a t i o n   o f   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e ms  i n t o   c o n n e c t e d   h e a l t h   f o r   e f f e c t i v e   ma n a g e m e n t   o f   c h r o n i c   d i s e a se s,”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   4 9 2 0 1 4 9 2 1 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 1 0 6 4 1 .   [ 3 3 ]   D .   S e n g ,   J.   W a n g ,   a n d   X .   Zh a n g ,   S e l f - a t t e n t i o n   b a se d   s e q u e n t i a l   r e c o m men d a t i o n   w i t h   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k s,”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   3 2 7 8 0 3 2 7 8 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 0 7 8 2 .   [ 3 4 ]   H .   W a n g ,   M .   H o n g ,   a n d   Z .   H o n g ,   R e sea r c h   o n   B P   n e u r a l   n e t w o r k   r e c o mm e n d a t i o n   m o d e l   f u si n g   u ser   r e v i e w a n d   r a t i n g s,”   I EE Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   8 6 7 2 8 8 6 7 3 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 8 0 0 7 9 .   [ 3 5 ]   J.  C h e n ,   L.   W e i ,   L.   U ,   a n d   F .   H a o ,   t e mp o r a l   r e c o m me n d a t i o n   me c h a n i sm  b a se d   o n   si g n e d   n e t w o r k   o f   u ser  i n t e r e s t   c h a n g e s,”   I E E E   S y s t e m J o u r n a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 4 4 2 5 2 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 9 . 2 9 0 0 3 2 5 .   [ 3 6 ]   Y .   Li ,   H .   Y u ,   Y .   Z e n g ,   a n d   Q .   P a n ,   H F S A :   A   semi - a s y n c h r o n o u h i e r a r c h i c a l   f e d e r a t e d   r e c o mm e n d a t i o n   s y s t e i n   sm a r t   c i t y ,   I EEE  I n t e r n e t   o f   T h i n g J o u r n a l ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 1 ,   p p .   1 8 8 0 8 1 8 8 2 0 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 3 . 3 2 8 1 9 0 9 .   [ 3 7 ]   F .   U l l a h   e t   a l . ,   D e e p   E d u :   A   d e e p   n e u r a l   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   f o r   e d u c a t i o n a l   s e r v i c e r e c o mm e n d a t i o n ,   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 0 9 1 5 1 1 0 9 2 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 0 2 5 4 4 .   [ 3 8 ]   W .   M i n ,   S .   Ji a n g ,   a n d   R .   Ja i n ,   F o o d   r e c o mm e n d a t i o n :   f r a m e w o r k ,   e x i s t i n g   s o l u t i o n s,   a n d   c h a l l e n g e s,”   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   Mu l t i m e d i a ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 0 ,   p p .   2 6 5 9 2 6 7 1 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M M . 2 0 1 9 . 2 9 5 8 7 6 1 .   [ 3 9 ]   H. - G .   K i m ,   G .   Y .   K i m,   a n d   J.   Y .   K i m,   M u si c   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e m   u s i n g   h u ma n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n   f r o m   a c c e l e r o me t e r   d a t a ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   C o n su m e r E l e c t ro n i c s ,   v o l .   6 5 ,   n o .   3 ,   p p .   3 4 9 3 5 8 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C E. 2 0 1 9 . 2 9 2 4 1 7 7 .   [ 4 0 ]   Z. - P .   S h a n ,   Y . - Q .   L e i ,   D . - F .   Zh a n g ,   a n d   J.   Zh o u ,   N A S M :   N o n l i n e a r l y   a t t e n t i v e   s i mi l a r i t y   m o d e l   f o r   r e c o mm e n d a t i o n   s y st e v i a   l o c a l l y   a t t e n t i v e   e m b e d d i n g ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   7 0 6 8 9 7 0 7 0 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 1 6 9 3 8 .   [ 4 1 ]   V .   L a   G a t t a ,   V .   M o sc a t o ,   M .   P e n n o n e ,   M .   P o st i g l i o n e ,   a n d   G .   S p e r l í ,   M u s i c   r e c o mm e n d a t i o n   v i a   h y p e r g r a p h   e m b e d d i n g ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   N e u r a l   N e t w o r k a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   7 8 8 7 7 8 9 9 ,   O c t .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN N LS. 2 0 2 2 . 3 1 4 6 9 6 8 .   [ 4 2 ]   Y .   Ji n ,   Y .   Zh a n g ,   a n d   Y .   Zh a n g ,   N e i g h b o r   l i b r a r y - a w a r e   g r a p h   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   t h i r d   p a r t y   l i b r a r y   r e c o mm e n d a t i o n ,   T s i n g h u a   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 8 ,   n o .   4 ,   p p .   7 6 9 7 8 5 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 6 5 9 9 / TST. 2 0 2 2 . 9 0 1 0 0 4 2 .   [ 4 3 ]   J.  Zh a n g ,   Y .   Z h u ,   Q .   L i u ,   M .   Z h a n g ,   S .   W u ,   a n d   L .   W a n g ,   La t e n t   s t r u c t u r e   mi n i n g   w i t h   c o n t r a s t i v e   m o d a l i t y   f u si o n   f o r   mu l t i me d i a   r e c o m me n d a t i o n ,   I EE T r a n s a c t i o n o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 5 ,   n o .   9 ,   p p .   9 1 5 4 9 1 6 7 ,   S e p .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 2 . 3 2 2 1 9 4 9 .   [ 4 4 ]   X .   W a n g ,   L.   W a n g ,   C .   D o n g ,   H .   R e n ,   a n d   K .   X i n g ,   A n   o n l i n e   d e e p   r e i n f o r c e men t   l e a r n i n g - b a s e d   o r d e r   r e c o mm e n d a t i o n   f r a mew o r k   f o r   r i d e r - c e n t e r e d   f o o d   d e l i v e r y   sy s t e m,”   I EEE   T ra n s a c t i o n s o n   I n t e l l i g e n t   T ra n s p o rt a t i o n   S y st e m s ,   v o l .   2 4 ,   n o .   5 ,   p p .   5 6 4 0 5 6 5 4 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 3 . 3 2 3 7 5 8 0 .   [ 4 5 ]   N .   P e j i ć ,   Z.   R a d i v o j e v i ć ,   a n d   M .   C v e t a n o v i ć ,   H e l p i n g   p u l l   r e q u e s t   r e v i e w e r   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m t o   f o c u s,”   I EE A c c e ss   v o l .   1 1 ,   p p .   7 1 0 1 3 7 1 0 2 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 9 2 0 5 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.