基于大数据分析的个性化推荐系统文献综述

随着互联网和移动设备的普及，信息过载问题日益严重，用户难以从海量信息中找到自己真正感兴趣的内容。

个性化推荐系统应运而生，它利用大数据分析技术，根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的物品或服务，从而解决信息过载问题，提升用户体验。

本文首先介绍了个性化推荐系统的概念、发展历程以及研究意义，并对大数据分析技术进行了概述。

然后，对基于大数据分析的个性化推荐系统研究现状进行了综述，包括数据收集与预处理、用户画像构建、推荐算法等关键技术。

接着，对现有个性化推荐算法进行了分类和比较，分析了各种算法的优缺点和适用场景。

此外，还介绍了推荐系统评估指标和方法，并对一些典型应用案例进行了分析。

最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。

关键词：个性化推荐系统，大数据分析，用户画像，推荐算法，协同过滤

#1.1个性化推荐系统
个性化推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及上下文信息等，预测用户对特定物品或服务的兴趣程度，并将用户可能感兴趣的物品或服务推荐给用户。

#1.2大数据分析
大数据分析是指对海量、高速增长、多样化的数据进行处理和分析，从中提取有价值的信息和知识，以支持决策和行动的过程。