推荐系统近期研究主要集中在三个方面：利用多模态数据和图方法提升推荐质量，解决公平性和偏差问题，以及利用大型语言模型（LLMs）更好地理解用户意图。这些趋势旨在应对数据稀疏性、伦理担忧以及处理非结构化用户数据等挑战，而传统的协同过滤或矩阵分解方法难以应对这些挑战。
一个主要趋势是整合多模态数据和图方法。研究人员正超越基本的用户-物品交互，整合更丰富的数据源，如用户行为序列、社交网络和物品属性（例如，文本、图像）。图神经网络（GNNs）越来越多地用于建模复杂关系，例如用户和物品如何在更广泛的网络中互动。例如，Pinterest 的 PinSage 算法利用 GNNs 通过分析图像特征和用户参与模式来推荐内容。这种方法通过捕获用户和物品之间的间接连接，尤其是在显式反馈有限的场景中，提升了个性化推荐效果。
另一个关键焦点是公平性和偏差消减。传统系统通常会放大训练数据中存在的偏差，例如主要向男性用户推荐高薪工作。近期工作采用了对抗性去偏（模型经过训练以最小化偏差同时保持推荐准确性）或因果推断（用于识别和纠正有偏模式）等技术。例如，LinkedIn 实施了公平感知重新排名，以减少职位推荐中的性别偏差，同时不牺牲相关性。研究人员还在探索提高透明度的方法，例如为推荐提供解释，以帮助用户理解为什么会推荐这些物品。
最后，BERT 和 GPT 等 LLMs 正在被应用于推荐系统。这些模型擅长处理非结构化文本（例如，产品评论、用户查询），以推断用户偏好。例如，Spotify 利用 LLMs 分析播客转录和用户收听历史来推荐内容。LLMs 还支持对话式推荐，系统可以通过自然语言对话来完善建议。然而，挑战依然存在，例如平衡计算成本，并确保推荐基于用户行为数据，而不是仅仅依赖于基于文本的推断。这些努力凸显了向更具适应性、更感知上下文的系统转变，这些系统能更好地满足用户需求。