图书推荐系统国内外研究现状

图书推荐系统是指通过分析用户的阅读行为、个人兴趣爱好、社交关系等信息，为用户推荐适合其阅读的图书。目前，国内外对图书推荐系统的研究已经相当深入，并且已经应用于各种应用场景中，如图书电商、数字图书馆等。

国外研究现状：

1. 基于协同过滤的推荐算法：协同过滤是一种经典的推荐算法，主要思想是利用用户历史行为数据，找到与目标用户相似的其他用户，然后根据这些用户的行为数据推荐给目标用户适合的图书。

2. 基于内容过滤的推荐算法：这种算法主要是利用图书的内容信息，如标签、分类、作者、出版社等属性，为用户推荐相似的图书。

3. 基于深度学习的推荐算法：近年来，随着深度学习在推荐系统中的应用，基于神经网络的推荐算法也得到了快速发展，如基于多层感知机的推荐算法、基于卷积神经网络的推荐算法、基于循环神经网络的推荐算法等。

国内研究现状：

1. 基于用户行为的推荐算法：如基于协同过滤的算法、基于社交网络的推荐算法、基于用户兴趣模型的推荐算法等。

2. 基于图书内容的推荐算法：如基于文本挖掘的推荐算法、基于标签的推荐算法、基于主题模型的推荐算法等。

3. 基于深度学习的推荐算法：如基于深度学习的图书分类算法、基于深度学习的图书推荐算法等。

总的来说，国内外研究图书推荐系统的方向较为类似，但是国内研究更加注重用户行为和兴趣模型的分析，而国外研究更加注重推荐算法的深入研究。