基于矩阵分解挖掘隐含关系的个性化推荐算法深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网上的信息呈爆炸式增长，用户面临着海量的信息洪流，难以从中快速准确地找到自己真正感兴趣的内容，这种现象被称为信息过载。例如，在电商平台上，商品种类繁多，用户可能花费大量时间浏览却仍无法发现心仪的商品；在视频网站中，视频资源丰富，用户却难以快速定位到符合自己口味的视频。信息过载不仅降低了用户获取有效信息的效率，也影响了用户体验。

为解决信息过载问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是一种信息过滤系统，它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、人口统计学特征等多源数据，为每个用户提供符