关于如何解决信息超载的问题,王国霞和刘贺平教授编写了《个性化推荐系统综述》一文,探究了个性化推荐系统相关内容。目前,针对信息超载问题的解决办法之一是以搜索引擎为代表信息检索系统,比如Google、Baidu等,它们在帮助用户获取网络信息方面发挥着极其重要的作用。但使用搜索引擎的用户在使用同一个关键字搜索信息时,得到的结果是相同的。另一方面来看,信息及其传播是多样化的,而用户对信息的需求是多元化和个性化的,那么通过以搜索引擎为代表的信息检索系统获得的结果不能满足用户的个性化需求,仍然无法很好地解决信息超载问题。解决信息超载问题另外一个非常有潜力的办法是个性化推荐系统,它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,由系统发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。