基于邻域模型的协同过滤推荐算法硬件加速系统的创新设计与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，互联网数据量呈指数级增长，这为推荐算法的发展带来了巨大的机遇与挑战。推荐系统作为大数据分析和应用的关键技术之一，广泛应用于电商、社交媒体、新闻资讯、音视频等众多领域，旨在为用户提供个性化的内容推荐，帮助用户在海量信息中快速找到感兴趣的内容，同时也为企业提高用户粘性、促进业务增长发挥着重要作用。

协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最为广泛和经典的算法之一，其中基于邻域模型的协同过滤推荐算法又是该领域的重要分支，主要包含User-basedCF算法、Item-basedCF算