推荐系统是信息过滤系统领域的一个重要研究方向。随着信息技术的发展,推荐系统在提升用户体验和增加企业效益等方面发挥着越来越重要的作用。主流的推荐系统大多基于矩阵分解模型和深度学习模型,近年来又提出了基于记忆网络和集成学习的推荐系统为用户精确地推荐物品。本文将对基于矩阵分解、基于深度学习、基于记忆网络和基于集成学习的推荐系统进行分析和总结,展望未来的研究方向。