基于用户行为的协同过滤算法在应用商店推荐系统中的深度实践与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着移动互联网的迅猛发展，移动应用商店如苹果AppStore和安卓GooglePlayStore等，已成为人们获取各类移动应用的重要平台。截至2024年，全球移动应用商店中的应用数量已突破600万款，且仍在以每月数万款的速度持续增长。在如此庞大的应用数量面前，用户面临着严重的信息过载问题，难以快速、精准地找到符合自身需求的应用。这不仅浪费了用户的时间和精力，也降低了用户对应用商店的满意度和使用体验。

个性化推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段，近年来得到了广泛的关注和应