基于概率推理与用户偏好融合的智能推荐模型构建与应用研究

一、引言

1.1研究背景

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着从海量信息中筛选出自己真正感兴趣内容的困境。无论是电商平台上琳琅满目的商品，还是流媒体平台上数以万计的影视作品，又或是新闻资讯平台上源源不断的新闻报道，用户都难以快速找到符合自己需求的信息。据统计，大型电商平台的商品种类常常数以百万计，视频平台的视频数量也在不断攀升，用户在这样的环境中寻找心仪物品或内容，如同大海捞针。

推荐系统应运而生，成为解决信息过载问题的关键技术。它通过分析用户的行为数据、偏好信息等，为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户节省搜索信息