基于邻域的协同过滤推荐系统相似度研究：方法、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网的迅猛发展使得信息呈爆炸式增长。用户在面对海量的信息时，往往陷入信息过载的困境，难以快速、准确地找到自己真正感兴趣的内容。无论是在电子商务平台上挑选商品，还是在视频、音乐、新闻等各类内容平台上寻找心仪的资源，用户都需要花费大量的时间和精力去筛选信息。信息过载不仅降低了用户获取有效信息的效率，也给各类平台带来了挑战，如何让优质的信息精准触达目标用户成为亟待解决的问题。

推荐系统应运而生，作为一种有效的信息过滤工具，推荐系统能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等多维度数据，为用户提供个性