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随着互联网的发展,全球数据量爆炸式增长,信息过载现象严重,如何获取用户真正关注的信息成为困扰人们的难题之一.在此背景下,推荐算法在各个领域得到了广泛应用.本文首先介绍了目前主流推荐算法的分类方法和主要评价指标.其次,分别介绍了当前各类推荐算法的研究进展,其中包括传统推荐算法的基础推荐原理和研究进展以及神经网络在推荐算法中的研究应用,对其进行归纳总结.同时分析了数据稀疏性、冷启动和可伸缩性等推荐算法常见问题.最后,提出了现有推荐算法的不足以及在应用中遇到的部分问题,介绍了未来推荐算法的研究热点.