基于Hadoop的协同过滤推荐算法的深度改进与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网技术的飞速发展使得数据量呈爆炸式增长，大数据已成为现代社会的重要资源。据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，数据的增长速度远远超过了人们处理和分析的能力。在这样的背景下，推荐系统作为一种有效的信息过滤和个性化服务工具，应运而生。它能够从海量的数据中挖掘出用户的兴趣偏好，为用户提供精准的推荐，从而帮助用户快速找到感兴趣的内容，提高信息获取效率，缓解信息过载问题。

推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、视