基本信息

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文档摘要

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基于时间与用户影响的协同过滤算法优化与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户在海量信息中快速准确地找到自己感兴趣的内容变得愈发困难。推荐系统作为解决信息过载问题的有效工具，应运而生并得到了广泛应用。它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户节省信息筛选的时间和精力，同时也能提高信息的传播效率，为企业带来更多的商业价值。例如，电商平台通过推荐系统向用户推荐符合其需求的商品，提高用户的购买转化率；视频平台利用推荐系统为用户推荐感兴趣的视频内容，增加用户的观看时长和平台粘性。

协同过滤算法作为推荐系统中应用