推荐系统与机器学习在特征建模与配置中的概述

推荐系统支持从书籍、电影等简单物品到金融服务、电信设备和软件系统等复杂物品等多个领域的决策。在此背景下，例如通过分析相似用户的偏好来确定推荐。与可在物品目录中枚举的简单物品不同，复杂物品必须基于可变性模型（例如特征模型）来表示，因为对所有可能配置进行完整枚举是不可行的，并且会引发显著的性能问题。在本文中，我们概述了一条潜在的新研究方向，该方向与推荐系统和机器学习技术在特征建模与配置中的应用有关。在此背景下，我们给出了推荐系统和机器学习应用的示例，并讨论了未来的研究问题。