基于大数据分析的信息技术文献推荐系统文献综述

随着信息技术的快速发展，海量的科技文献如潮水般涌现，给科研工作者带来了巨大的信息过载压力。

如何从海量文献中快速、准确地获取所需信息，已成为亟待解决的难题。

信息技术文献推荐系统应运而生，旨在根据用户的兴趣和需求，精准推荐相关文献，提高信息获取效率。

近年来，大数据分析技术的发展为信息技术文献推荐系统提供了新的思路和方法。

通过对海量文献数据进行深度挖掘和分析，可以构建更加精准的用户画像和文献模型，从而提高推荐系统的准确性和效率。

本文首先介绍了信息技术文献推荐系统和大数据分析技术的相关概念，并对近年来该领域的研究现状进行了综述，分析了现有研究中存在的问题和挑战。

接着，本文探讨了基于大数据分析的信息技术文献推荐系统的主要研究方法，包括协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，本文对未来的研究方向进行了展望，指出基于大数据分析的信息技术文献推荐系统具有广阔的发展前景。

关键词：信息技术文献；推荐系统；大数据分析；协同过滤；用户画像

#1.1信息技术文献推荐系统信息技术文献推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的兴趣和需求，从海量文献数据库中筛选出用户可能感兴趣的文献，并将这些文献推荐给用户。