基于用户兴趣和浏览行为的个性化推荐技术：原理、应用与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

随着数字化时代的迅猛发展，互联网上的信息呈爆炸式增长。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节，社交媒体、新闻资讯、电商平台等各类网络应用中，海量的信息不断涌现。例如，在电商领域，一个中等规模的电商平台上商品种类可达数百万甚至上千万种；在视频平台，每天上传的视频内容时长累计可达数十万小时。如此庞大的信息洪流使得用户在获取自己真正需要的内容时面临巨大挑战，信息过载问题日益凸显。

在这种背景下，个性化推荐技术应运而生，成为解决信息过载问题、提升用户体验的关键手段。个性化推荐技术通过对用户兴趣和浏览行为等多