因为是中文写的，所以看起来不吃力，大家有兴趣可以看看。

http://pub.nsfc.gov.cn/pinscn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=191&flag=1

正好发表在《自然科学进展》2009年第一期第一页上。

摘要:  互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代. 海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取.个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系，利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象，进而进行个性化推荐，其本质就是信息过滤.个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题.事实上，它是目前解决信息过载问题最有效的工具. 文中根据推荐算法的不同，分别介绍了协同过滤系统，基于内容的推荐系统，混合推荐系统，以及最近兴起的基于用户—产品二部图网络结构的推荐系统.并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷，提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向. 推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注，它与管理科学、消费行为等研究也密切相关.能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴，有助于我国学者了解该领域的主要进展.