基于物质扩散与用户聚类的个性化推荐技术：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着互联网的飞速发展，信息爆炸的时代已然来临。在电商平台中，商品种类和数量呈指数级增长，如淘宝、京东等平台，商品数量动辄数以亿计；视频网站上的视频内容也浩如烟海，像爱奇艺、腾讯视频等平台，拥有海量的影视、综艺、纪录片等资源。面对如此庞大的信息，用户往往陷入信息过载的困境，难以快速准确地找到自己真正感兴趣的内容。

个性化推荐技术应运而生，它通过分析用户的历史行为、偏好、属性等多维度数据，为用户精准推荐符合其兴趣的商品、内容或服务。在电商领域，个性化推荐能显著提升用户的购物体验，帮助用户快速找到心仪商品，从