基于Plackett-Luce模型的协同过滤算法：原理、优化与应用探索

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，用户面临着从海量信息中筛选出自己真正感兴趣内容的挑战。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，又或是在音乐平台探索新的音乐，用户都渴望能够快速、准确地找到符合自己偏好的信息。推荐系统应运而生，它旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐内容，帮助用户节省信息搜索的时间和精力，提升用户体验。

协同过滤算法作为推荐系统中应用最为广泛的技术之一，其基本思想是基于用户之间的相似性或者物品之间的相似性来进行推