个性化推荐系统中基于用户协同过滤算法的深度剖析与系统架构优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在互联网信息爆炸的时代，各类数据呈指数级增长，用户在面对海量信息时，往往难以快速找到符合自身需求和兴趣的内容。无论是在电子商务平台挑选商品，还是在视频网站寻找心仪的影片，又或是在新闻客户端浏览感兴趣的资讯，用户都可能会陷入信息过载的困境。据统计，大型电商平台上的商品种类常常数以百万计，视频平台的视频数量也在不断攀升。在这种情况下，传统的通用推荐方式已无法满足用户日益多样化和个性化的需求，个性化推荐系统应运而生。

个性化推荐系统旨在通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系等多源数据，运用特