推荐如何用因果推理？Rutgers大学最新《推荐中的因果推理: 基础、方法与应用》综述，全面阐述推荐因果推理方法体系

推荐系统是提供各种个性化服务的重要而强大的工具。传统上，这些系统使用数据挖掘和机器学习技术，根据数据中的相关性进行推荐。然而，仅依赖相关性而不考虑潜在的因果机制可能会导致公平性、可解释性、鲁棒性、偏差、回声室和可控性等诸多实际问题。因此，相关领域的研究人员已经开始将因果关系融入推荐系统来解决这些问题。本文回顾了推荐系统中因果推理的现有文献。讨论了推荐系统和因果推理的基本概念及其相互关系，综述了针对推荐系统中不同问题的因果方法的现有工作。最后，讨论了推荐因果推理领域存在的问题和未来的发展方向。