论文题目是《基于混合推荐算法的试题推荐系统的设计开发》帮我写一个推荐系统研究发展史要求国内外

推荐系统研究发展历程：

1. 1992年，美国明尼苏达大学的Barry Smyth和Paul Cotter提出了基于内容的推荐系统(Content-based Recommendation System)的概念，该系统利用用户的历史行为和偏好信息，为用户推荐与其历史行为和偏好相似的物品。

2. 1994年，美国明尼苏达大学的John Riedl和Joseph Konstan提出了基于协同过滤的推荐系统(Collaborative Filtering Recommendation System)的概念，该系统利用用户之间的相似性，为用户推荐他们可能感兴趣的物品。

3. 1997年，美国明尼苏达大学的John Riedl和Paul Resnick提出了混合推荐系统(Hybrid Recommendation System)的概念，该系统综合利用基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐，为用户推荐更加准确的物品。

4. 2000年，日本明治大学的Yoshii和Ueno提出了基于社交网络的推荐系统(Social Network-based Recommendation System)的概念，该系统利用用户在社交网络中的关系和交互信息，为用户推荐他们可能感兴趣的物品。

5. 2006年，Netflix在Kaggle举办的推荐系统比赛中，宣布向公众开放其用户评分数据集，并提出了百万美元的奖金，吸引了众多研究者和工程师加入推荐系统领域的研究和开发。

6. 2009年，谷歌推出了基于搜索历史的推荐系统(Search-based Recommendation System)，该系统利用用户在搜索引擎中的搜索历史和查询词，为用户推荐相关的物品和信息。

7. 2013年，Facebook推出了基于深度学习的推荐系统(Deep Learning-based Recommendation System)，该系统利用深度学习技术，对用户的历史行为和偏好进行建模，并为用户推荐个性化的物品。

8. 2016年，阿里巴巴推出了基于多模态数据的推荐系统(Multi-modal Recommendation System)，该系统综合利用用户的文字、图片、视频等多种数据类型，为用户推荐更加丰富和个性化的物品。

9. 2018年，中国科学技术大学的王宇等人提出了基于知识图谱的推荐系统(Knowledge Graph-based Recommendation System)的概念，该系统利用知识图谱中的丰富知识和关系，为用户推荐更加准确和丰富的物品。

总体来说，推荐系统领域从最初的基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐，发展到了混合推荐、社交网络推荐、搜索历史推荐、深度学习推荐、多模态推荐和知识图谱推荐等多种推荐算法和技术，为用户提供了更加准确、个性化和丰富的推荐服务