az Internet folyamatos gyors bővülése nagymértékben növeli a hatékony ajánlórendszerek szükségességét a bőséges információk szűrésére. Az ajánlórendszerek széles körű kutatását a közösségek széles köre végzi, beleértve a társadalmi és számítógépes tudósokat, fizikusokat és interdiszciplináris kutatókat. A jelentős elméleti és gyakorlati eredmények ellenére a különböző megközelítések egyesítése és összehasonlítása hiányzik, ami akadályozza a további előrelépéseket. Ebben a cikkben áttekintjük az ajánlórendszerek legújabb fejleményeit, és megvitatjuk a főbb kihívásokat. Összehasonlítjuk és értékeljük a rendelkezésre álló algoritmusokat, és megvizsgáljuk szerepüket a jövőbeli fejlesztésekben. Az algoritmusok mellett fizikai szempontokat is leírnak az ajánló rendszerek makroszkopikus viselkedésének szemléltetésére. Megvitatják a lehetséges hatásokat és a jövőbeli irányokat. Hangsúlyozzuk, hogy az ajánlás nagy tudományos mélységgel rendelkezik, és egyesíti a különböző kutatási területeket, ami érdekes a fizikusok és az interdiszciplináris kutatók számára.