电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术研究

在信息量越来越大的今天，基于各种推荐技术的个性化推荐系统应运而生，为了使用户及时从大量数据中得到所需信息，电子商务个性化信息推荐服务应运而生。协同过滤推荐技术作为目前最成熟、最成功的推荐技术，得到了广泛的应用。协同过滤通过收集用户的兴趣爱好，及其他用户的评分信息计算用户间的相似度，从而进行推荐。然而由于数据稀疏度、冷启动、算法的可扩展性问题严重影响了推荐的准确度，推荐系统的应用和推广遇到了瓶颈。