2019年第5期《人工智能之信息检索与推荐》报告即将在近期正式对外发布，该报告依托AMiner全球科技情报大数据挖掘服务平台，从概论、技术、人才、产业应用、趋势五个角度全面分析了信息检索与推荐的发展态势，将为快速了解信息检索与推荐领域相关技术与产业发展提供参考指南。
在报告开篇中提到，我们生活在一个信息时代，并正朝着数字化时代迈进，而互联网规模和信息资源的迅猛发展带来了信息过载的问题，人们不仅需要查询信息，还要剔除自己不需要的信息。因此，信息检索与推荐技术应运而生。
信息检索可以帮助用户快速查找所需信息，满足用户的主流需求，而推荐技术能够在分析预测用户需求的基础上推送用户们可能需要但又无法获取的有用信息，提供个性化服务。可以说，信息检索对推动互联网更好地应用与发展起到非常关键的作用。
在技术篇中，对目前信息检索与推荐的前沿技术进行了概括分析。从信息检索的前沿技术来看，包括深度排序模型、基于任务的检索、基于对话的检索、多媒体检索、跨语言检索、基于隐私保护的检索等六大技术领域；从信息推荐前沿技术来看，包括深度推荐模型、用户建模、基于知识的推荐、可解释性推荐等四大技术领域。
在趋势篇中，研究者根据信息检索与推荐领域的相关论文绘制了研究热点趋势图，在分析历史的科研成果数据的基础上，通过对信息检索与推荐各个时间段的热度和发展趋势的研究，对信息检索与推荐技术未来的技术热点进行了预测。
未来信息检索领域的六大技术热点为：social media（社交媒体）、wireless sensor networks（无线传感器网络）、support vector machine（支持向量机）、mobile device（移动设备）、sentiment analysis（情感分析）和recommender system（推荐系统）。
未来信息推荐领域的六大技术热点为：social media（社交媒体）、big data（大数据）、wireless sensor networks（无线传感器网络）、web2.0 support vector machine（支持向量机）和social network analysis（社交网络分析）。
总结来看，信息检索系统与信息推荐技术的产生和发展有效地提高了用户们获取信息的效率，优化了信息服务系统。随着人们对信息化技术的依赖加强，信息检索与推荐将会朝着更加智能化、个性化、专业化的方向发展，成为人们筛选、浏览信息时的必备工具。
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