推荐系统
推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
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1995年3月，
基于内容推荐
基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是
服务器端推荐系统
推荐系统的体系结构研究的重要问题就是用户信息收集和用户描述文件放在什么地方，服务器还是客户机上，或者是处于二者之间的代理服务器上。
最初的推荐系统都是基于服务器端的推荐系统，基本结构如图。在这类推荐系统中，推荐系统与Web服务器一般共享一台硬件设备。在逻辑上，推荐系统要的用户信息收集和建模都依赖于Web服务器。
由此可知，基于服务器端的推荐系统存在的问题主要包括：
(1)个性化信息的收集完全由Web服务器来完成，受到了Web服务器功能的限制。
(2)增加了Web服务器的系统开销。
(3)对用户的隐私有极大威胁。无论是推荐系统的管理者还是入侵推荐系统的人员都能方便地获取存放在服务器上的用户数据。由于用户的个人数据是有很高价值的，接触到用户数据的部分人会出卖用户数据或把用户数据用于非法用途。
客户端推荐系统
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