【論文標題】Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering?（2003，Published by the IEEE Computer Society）

【論文作者】Greg Linden,Brent Smith,and Jeremy York ? Amazon.com?

【論文鏈接】Paper?（5-pages // Double column）

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【Info】

　　亞馬遜是推薦系統領域最具代表性的公司之一。（還有一家是Netflix）

　

【摘要】

　　推薦算法最出名的是它們在電子商務網站上的使用，在這些網站上，他們使用關于一個月板的興趣來生成推薦項目列表。許多應用程序只使用客戶購買的商品，并顯式地表示它們的興趣，但它們也可以使用其他屬性，包括查看的項目、人口數據、主題興趣和最喜歡的藝術家。在亞馬遜網站，我們使用推薦算法為每個客戶個性化在線商店。這家店從顧客的興趣上發生了根本性的變化，向一位軟件工程師展示了編程的頭銜，并向一位新媽媽展示了嬰兒玩具。點擊率和轉化率——兩項基于網絡和電子郵件廣告效果的重要指標——大大超過了橫幅廣告和暢銷書榜單等非目標內容。

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【現狀】

　　電子商務推薦算法面臨著一個挑戰性的環境。例如:

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【總述】

總結

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