陈伟 卜庆凯

摘要：随着移动互联网的快速发展，日益增长的用户数据带来了严重的信息过载问题，而推荐系统是解决信息过载中比较有效的解决方案。推荐系统是一种个性化信息服务系统，能够很好地充当用户和信息资源之间的桥梁。通过阐述推荐系统的基本概念和形成，探讨了几种常见的比较优秀的互联网推荐系统，即基于近邻的推荐、基于内容的推荐以及基于情境感知的推荐。

关键词：信息过载；推荐系统；互联网；近邻；情境感知

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）11-0029-03

A Review of the Research on Mobile Internet Recommendation System

CHEN Wei， BU Qing-kai

（College of Electronic Information， Qingdao University， Qingdao 266071， China）

Abstract： With the rapid development of mobile Internet， the increasing user data has brought serious information overload. Recommender system is a more effective solution to information overload. The recommendation system is a personalized information service system， which can serve as a bridge between users and information resources. After describing the basic concept and formation of recommender system， this paper discusses several kinds of excellent Internet recommendation systems， which are neighbor based recommendation， content based recommendation and context aware recommendation.

Key words： information overload；recommender system；internet；a near neighbor；situational perception

1 研究背景

随着网络信息技术和互联网大数据的快速崛起，用户已经从一个信息匮乏的时代逐步走向信息过载（Information Overload）的时代。在这个日益增长的信息时代里，信息的消费者和创造者都面临着一种迷茫的状态，消费者面临收集信息的困难，创造者面临创造信息的困难。尽管目前有搜索引擎及对应的门户网站可以为用户提供信息的检索和查找功能，但仍然无法很高效的解决信息过载问题。而推荐系统（Recommendation System，简称RS）是目前解决网络信息资源的重要方法，也是解决信息过载的重要手段。

推荐系统和搜索引擎一样，也是一种帮助用户快速发现有用信息的工具。其任务就是关联用户和数据，帮助用户发现对自己有价值的信息。由于信息过滤的特殊属性，推荐系统可以应用在任何规模的电子商务网站中，并为这些网站提供了海量的推荐结果。

1.1 推荐系统概念及定义