基本信息

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文档摘要

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基于协同过滤的个性化推荐系统：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据总量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。如此庞大的信息洪流，使得用户在获取自己感兴趣的内容时面临巨大挑战，信息过载问题日益严重。例如，在电商平台上，用户可能需要从数百万种商品中挑选出自己需要的产品；在视频网站中，用户面对海量的视频资源往往不知如何选择。此时，个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户精准推荐可能感兴趣的内容，有效缓解了信息过载问题，提升了用户体验。