融合物品相似度与用户信任度的协同过滤推荐算法深度剖析与实践

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。从电商平台上琳琅满目的商品，到社交媒体中源源不断的动态，再到视频网站海量的影视资源，人们面临着前所未有的信息洪流，信息过载问题日益严峻。据统计，大型电商平台上的商品种类常常数以百万计，社交媒体用户每天产生的数据量更是难以估量。在如此庞大的信息海洋中，用户往往会陷入选择困境，难以迅速找到自己真正感兴趣和需要的内容，这不仅浪费了用户的时间和精力，也降低了信息的有效利用率。

推荐系统的出现，为解决信息过载问题提供了有效的途径。它宛如一位智能助手，通过