赵瑞姣是一位在推荐系统领域有着深入研究的研究者，特别是在基于物品的协同过滤（IBCF）算法方面做出了重要贡献。她的工作主要围绕社区均模型（Community-basedModel）展开，通过改进传统的IBCF算法，使其在推荐准确性和效率上有了显著提升。赵瑞姣的研究重点包括如何利用社区结构信息来优化物品相似度的计算，从而更精准地捕捉用户兴趣。她的方法不仅提高了推荐系统的性能，还增强了模型的可解释性，使其在实际应用中更具实用价值。她的工作为推荐系统领域提供了新的思路，尤其在处理稀疏数据和冷启动问题上表现突出。赵瑞姣的研究成果对电子商务、社交媒体等领域的个性化推荐服务具有重要的参考意义。