基本信息
文件名称:基于用户评论和评分的协同过滤算法:原理、应用与优化.docx
文件大小:45.2 KB
总页数:26 页
更新时间:2025-07-22
总字数:约3.45万字
文档摘要

基于用户评论和评分的协同过滤算法:原理、应用与优化

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。用户面临着从海量信息中筛选出自己真正感兴趣内容的挑战,这一现象被称为“信息过载”。据统计,仅在电商领域,全球商品种类已达数十亿级别,在视频平台,每天上传的视频时长达数百万小时。面对如此庞大的信息,用户往往会感到无所适从,难以高效地获取所需。推荐系统应运而生,它能够根据用户的兴趣和行为,为用户精准推送可能感兴趣的信息,有效缓解信息过载问题。

协同过滤算法作为推荐系统中应用最为广泛的算法之一,具有独特的优势。其核心思想基于“人以群分”的理念,即如果用户A和用