融合概率矩阵分解与遗传算法的协同过滤推荐模型优化与应用研究

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。无论是在电商平台上琳琅满目的商品，还是视频网站中数不胜数的影视内容，亦或是新闻资讯平台上源源不断的信息，用户都面临着严重的信息过载问题。据统计，大型电商平台的商品种类常常数以百万计，视频网站的视频数量也在不断攀升，用户在如此海量的信息中找到自己真正感兴趣的内容变得愈发困难。信息过载不仅会导致用户决策疲劳，降低用户体验，还可能使有价值的信息被淹没，造成资源的浪费。

推荐系统应运而生，它作为一种信息过滤工具，能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，从