现有的信息过滤及推荐策略可分为三种：基于规则的过滤方法，基于内容的过滤方法以及规则和内容协同过滤方法。在1995年8月，W3C组织就组织过当时互联网上的巨头们，共同商讨如何制定一套可以保护用户不会受到网络上的不良信息的侵扰的策略，这个策略后来被称为因特网内容分级平台。因特网内容分级平台使用户或一些组织可以根据他们自己的分级体系对网络中的内容进行分级。这些用户和组织的分级体系能够规定分级的类目、级别和标准。这也说明因特网内容分级平台的目的就是为了给网上分级过滤提供标准。

在当前的世界上，信息过滤以及推荐系统已经在各个领域得到了应用，其中新闻推荐，图书推荐，商品推荐是传播最为广泛的几种。而除此之外，文献推荐也已经有了较长的历史。比较著名的文献推荐网站有：中国知网，万方数据以及百度公司旗下的百度学术。这些网站都涵盖了大量的文献数据，并向用户提供了中英文文献检索等非常实用的功能。

而根据现在业内人士的观察，当今世界随着科学技术的不断发展，人们对专业性文献资料的需求也出现了爆炸式的增长。文献网站收录文献的速度越来越慢，而用户需求的却越来越多，这一现象直接造成的直接后果，就是能够满足用户需求的文献推荐网站也越来越少。最近几年，大部分的老牌文献网站都开始走下坡路。

根据调查研究，如今使用文本语义分析的推荐网站依旧占少数，只是在技术飞速发展的今天，语义分析和文献推荐的结合肯定也会很快走进人们的视野，文献推荐系统的智能化时代也即将到来。

参考文献

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