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近年来,推荐系统得到前所未有的关注和发展。作为电子商务的核心技术,推荐系统在帮助消费者便捷的找到所需的潜在商品同时也促进商品的销售,对于消费者和商品生产者来说都至关重要。推荐系统可以利用用户的行为信息、社交网络信息、标签数据等来提升推荐系统的质量。随着推荐系统的快速发展,如何评价推荐系统以及如何提高推荐系统的可解释性也成为热门的研究课题。从推荐算法、评测指标和可解释性三个部分对推荐系统的研究现状进行分析总结。