融合Rough集与协同过滤：上下文感知推荐算法的创新与实践

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。用户在享受丰富信息资源的同时，也面临着严重的信息过载问题。例如，在电商平台上，商品种类繁多，用户难以快速找到自己真正需要的商品；在新闻资讯平台，大量的新闻内容让用户应接不暇，难以筛选出感兴趣的信息。推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段，能够根据用户的兴趣和行为，为用户精准推荐相关的物品、内容等，从而提升用户体验，提高信息获取效率。

上下文感知推荐算法作为推荐系统中的重要研究方向，能够充分利用用户的上下文信息，如时间、地点、设备、社交关系等，更