协同过滤算法国内外研究现状

协同过滤是一种常用的推荐算法，它可以根据用户的历史行为和兴趣，向用户推荐相关的物品。在国内外，协同过滤算法一直是推荐系统领域的研究热点。

在国外，早期的协同过滤算法主要包括基于邻域的算法和基于矩阵分解的算法。其中，基于邻域的算法主要是通过计算物品之间或者用户之间的相似度，来预测用户对物品的评分或者感兴趣程度。而基于矩阵分解的算法则是通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵来实现预测。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的协同过滤算法也得到了广泛的关注。比如，Google提出了DeepFM模型，通过结合FM和神经网络来进行协同过滤推荐；Facebook提出了DSSM模型，将语义相关性作为输入，用神经网络进行学习，从而得到用户和物品之间的关系。

在国内，协同过滤算法也得到了广泛应用和研究。比如，在阿里巴巴、腾讯等大型互联网公司中，协同过滤算法被广泛应用于推荐系统中。同时，也有很多学者对协同过滤算法进行了改进和优化，比如基于深度学习的协同过滤算法、基于社交网络的协同过滤算法等等。