Penelitian Tentang Recommender System

Dalam bidang ilmu komputer, recommender system merupakan domain penelitian yang relatif masih baru. Semula hanya merupakan topik penelitian dari beberapa bidang yang lain seperti cognitive science, approximation theory, information retrieval system, forecasting theory, management science dan consumer choice modeling. Baru pada pertengahan tahun 1990-an recommender system menjadi domain penelitian tersendiri, yaitu saat para peneliti fokus pada persoalan rekomendasi yang mengandalkan rating. Istilah collaborative filtering pertama kali dimunculkan untuk mendeskripsikan e-mail filtering system yang disebut dengan Tapestry.

Analisis dan klasifikasi recommender system didasarkan pada dua pendekatan, yaitu spasial dan fungsional. Pendekatan spasial menghasilkan klasifikasi recommender system berdasarkan domain aplikasinya, sedangkan pendekatan fungsional akan menghasilkan taksonomi recommender system berdasarkan metode atau teknik yang digunakan dalam mengembangkan suatu sistem. Taksonomi recommender system berakar pada faktor user profile. Berkaitan dengan user profile, terdapat dua tahapan penting yang harus dijalankan dalam setiap  recommender system, yaitu profile generation and maintenance dan profile exploitation.

Hasil kajian literatur recommender system berbasis collaborative filtering menunjukkan adanya keragaman topik permasalahan yang ingin diselesaikan. Paling tidak ada empat topik utama yang teridentifikasi yaitu : arsitektur dan keamanan sistem, peningkatan kinerja komputasi, perbaikan akurasi prediksi dan diversitas rekomendasi.