郝嘉琦

【摘要】随着互联网网络的规模的扩大，互联网为用户提供越来越多的信息和服务，巨量的信息使Web用户面临信息过载的问题。个性化推荐系统中协同过滤技术的诞生，从海量的数据中提取出特定的有效信息，给我们提供了更加方便快捷的途径。如今，电子商务的发展为用户提供便利的同时，都应用了个性化推荐系统，更大程度上满足了用户的商品需求。协同过滤简单来说，是通过持有相同经验的人群或者爱好兴趣相似的人的喜好再推荐用户想获取的信息，并且根据其他使用软件的人的评分消息的相关程度进行推荐。但是目前的技术运用还不是太成熟，实际运行还存在一些问题。论文针对各类问题进行分析研究，由浅及深，加强其完整性和多功能性。

【关键词】电子商务 个性化推荐 协同过滤技术

引言：由于信息技术和互联网的进步和广泛应用，电子商务得到迅速发展，线上购物己成为百姓的主要消费方式。但随着网购用户和商品种类的增多，所产生的数据信息在呈爆炸时增长，这对用户体验时带来选择的干扰。举例来说，比如：人们想要在互联网之中无数的商品信息中搜寻一系列特定商品，通常不会在短时间内直接找到最优的答案，而个性化推荐系统就像一个推销员，通过根据用户的基本属性、感兴趣的网页、历史评分记录等数据信息捕捉用户的兴趣偏好，从海量的信息数据中挖掘出用户可能感兴趣的商品，缩短了用户选购商品的时间。……