سامانه توصیه‌گر
تاریخچه

تقریباً در اواسط دهه ۹۰ بود که مطالعه بر روی سیستم‌های توصیه‌گر به عنوان یک شاخه مستقل در تحقیقات مطرح شد و علت این توجه خاص، ابراز تمایل محققان، برای حل مشکل روش‌های توصیه‌گری بود که در رویکرد اولیه به مسئله جستجو در حجم فراوان اطلاعات، از آن‌ها استفاده می‌شد.
ظرفیت رایانه‌ها در فراهم آوردن توصیه‌ها تقریباً از همان اوایل تاریخ‌چه رایانه‌ها شناخته شد. گراندی، یک کتابدار کامپیوتری گامی اولیه به سمت سامانه‌های توصیه‌گر خودکار بود. این کتابدار یک توصیه‌گر نسبتاً ساده و اولیه بود که کاربران را به قالب‌هایی بر اساس مصاحبه کوتاه با استفاده از اطلاعات مستقیم‌کدشده(hard-coded) دربارهٔ سلایق کتاب قالب‌های مختلف گروه‌بندی می‌کرد تا توصیه‌ها را تولید کند، ولی این کار ورود اولیه مهم به فضای سامانه‌های توصیه‌گر قلمداد می‌شود.
در اوایل دهه نود میلادی، تکنیک پالایش مشارکتی به عنوان راه‌حلی برای مدیریت فضای اطلاعات بسیار زیاد آنلاین به وجود آمدند. تپستری Tapestry یک سامانه پالایش مشارکتی دستی بود. این سامانه به کاربر اجازه انجام پرس‌وجو برای آیتم‌های موجود در یک حوزه اطلاعاتی مانند ایمیل بر اساس عقاید و اقدامات دیگر کاربران می‌داد (همه ایمیل‌هایی که از طرف John فوروارد شده‌اند را به من نشان بده). این‌کار مستلزم تلاش از طرف کاربرانش بود ولی به آن‌ها اجازه کنترل واکنش‌های خوانندگان قبلی یک قسمت از مکاتبات را می‌داد تا میزان ارتباطش با آن‌ها را تعیین کند.
خیلی زود بعد از سامانه‌های خودکار پالایش مشارکتی، مکان‌یابی خودکار عقاید مرتبط و تجمع آن‌ها برای دادن توصیه مطرح شد. GroupLens از این تکنیک برای تعیین کردن مقاله‌های Usenet که احتمال دارد مورد علاقه کاربر خاصی باشد استفاده کرد. کاربران تنها نیاز داشتند تا نمره‌دهی یا دیگر اقدامات قابل مشاهده انجام دهند. سامانه این‌ها را با نمره‌ها یا اقدامات کاربران دیگر ترکیب می‌کرد تا نتایج شخصی‌شده تولید کند. با این سامانه‌ها، برای دریافت پیشنهادها، کابران نه قادرند هیچ اطلاعات مستقیمی از عقاید دیگر کاربران به‌دست بیاورند و نه نیازی دارند تا بدانند کاربران یا آیتم‌های دیگر سامانه چه‌چیزهایی هستند.
طی این دوره، سامانه‌های توصیه‌گر و پالایش مشارکتی تبدیل به موضوعی مورد علاقه در بین محققان حوزه‌های تعاملات انسان-رایانه، یادگیری ماشین و بازیابی اطلاعات شدند. این علاقه منجر به ایجاد تعدادی سامانه توصیه‌گر برای زمینه‌های مختلفی شد از جمله Ringo برای موسیقی، توصیه‌گر ویدیو BellCore برای فیلم‌ها و Jester برای لطیفه‌ها شد. خارج از دنیای رایانه، حوزه بازاریابی توصیه‌ها را برای توانایی‌شان در افزایش فروش و بهبود تجربه مشتریان آنالیز کرده‌است.
در اواخر دهه نود میلادی، پیاده‌سازی‌های تجاری فناوری توصیه‌گرها شروع به ظهور کردند. شاید معروف‌ترین کاربرد فناوری‌های سامانه‌های توصیه گر وب‌سایت Amazon.com باشد. بر اساس تاریخ‌چه خرید، تاریخ‌چه بازدید و آیتمی که کاربر در حال مشاهده آن است آن‌ها به کاربر آیتم‌هایی را توصیه می‌کنند تا برای خرید در نظر بگیرد.
از زمان به‌کارگیری توسط آمازون، فناوری توصیه، اغلب بر اساس پالایش مشارکتی، در بسیاری از سامانه‌های تجارت الکترونیک و آنلاین تعبیه شده‌است. یک انگیزه قابل ملاحظه برای انجام اینکار افزایش حجم فروش است، مشتریان ممکن است کالایی را بخرند اگر آن کالا به آن‌ها پیشنهاد شود ولی درغیراینصورت ممکن است آن کالا را نخرند. شرکت‌های بسیاری مانند NetPerceptions و Strands بخاطر فراهم کردن فناوری و خدمات توصیه به خرده‌فروشان آنلاین به وجود آمده‌اند.
جعبه ابزار تکنیک‌های توصیه گر به چیزی بیش از پالایش مشارکتی گسترش یافته‌اند و شامل رویکردهای محتوامحور(Content-Based) بر اساس متدهای بازیابی اطلاعات، استنتاج بیزی (Bayesian Inference) و استدلال مورد محور (Case-Based Reasonong) است. این متدها به جای یا درعوض الگوهای نمره دهی کاربران، محتوا یا ویژگی‌های اصلی آیتم‌هایی که قرار است توصیه شود را در نظر می‌گیرند. با به بلوغ رسیدن استراتژی‌های توصیه مختلف، سامانه‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems) نیز ظهور یافته‌اند و الگوریتم‌های مختلفی را در سیستم‌های مرکبی ترکیب کرده‌اند که بر اساس قدرت الگوریتم‌های تشکیل‌دهنده‌شان ایجاد شده‌اند. البته در کنار رویکردهای محتوا محور، پالایش مشارکتی، هم روش تکی و هم ترکیب‌شده‌اش به عنوان روشی مؤثر همچنان مطرح هستند.
زمانی که Netflix جایزه Netflix Prize را در سال ۲۰۰۶ به منظور بهبود بخشیدن وضعیت توصیه‌های فیلمش برقرار کرد، تحقیق بر روی الگوریتم‌های سامانه‌های توصیه‌گر توجه بسیاری را به خودش جلب کرد. هدف این رقابت ساختن یک الگوریتم توصیه‌گری بود که بتواند الگوریتم CineMatch که متعلق به خود Netflix بود را با ۱۰٪ بهبود در آزمایش‌ها آفلاین شکست دهد. این امر موجب ایجاد خروشی از اقدامات شد، هم در بین محیط آکادمیک و هم در بین سایر علاقمندان. جایزه یک میلیون دلاری ارزشی را که فروشندگان برای دقت توصیه‌ها قائل هستند نشان می‌دهد.