基本信息

---

下载

文档摘要

---

深度剖析基于用户特征与项目关联度的协同过滤推荐算法

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。据统计，截至2024年，全球互联网用户数量已超过50亿，每天产生的数据量高达数万亿字节。在这样的环境下，用户面临着信息过载的困境，如何从海量的信息中快速、准确地获取自己感兴趣的内容，成为了亟待解决的问题。个性化推荐算法应运而生，它能够根据用户的兴趣、偏好和行为等特征，为用户提供精准的信息推荐，从而有效解决信息过载问题，提升用户体验。

协同过滤算法作为个性化推荐算法中应用最为广泛的一种，在推荐系统中占据着举足轻重的地位。自1992年DavidG