欧卫红 杨永琴

（广州科技职业技术大学，广东广州 510550）

1 引言

随着第四次工业革命的不断推进，以云计算、5G、人工智能、区块链、大数据为代表的技术迅猛发展，人们正在用数字时刻记录着我们的生产与生活，数据量呈爆炸式增加，出现了信息过载现象，人们越来越难在大数据里快速得到想要的结果。而大数据正在悄悄改变我们的生活，它蕴含着丰富的信息资源，在智能家居、智能制造、社会服务、生物医疗等领域已被广泛应用。但大数据不同于传统的数据，它具有形式多样性、数据量特别巨大、价值密度低等特性。数据信息爆炸式的增长使得信息的有效性和利用率大大降低[1]。面对数量巨大的信息，用户无法快速准确地获取需求，个性化推荐作为大数据领域中重要的应用之一，解决了信息过载和信息利用的问题，让用户能轻松获取自己想要的资源。目前，在京东、淘宝网、优酷、网易云音乐等众多网络应用平台都使用了个性化推荐系统来提升用户的体验和业绩，在图书方面，当当网就使用了推荐系统来为用户生成个性化的书单，方便用户阅读和购买。因此，在大数据环境下，个性化推荐系统对社会中各行各业有重要作用，因此，研究大数据平台下的图书推荐算法及应用具有重要的意义。

2 推荐算法在国内外的研究现状

推荐系统最早在1992年以单机模式出现，但随着网络技术和信息技术的发展，推荐系统也在不断升级，到如今推荐系统已演变成大数据分布式模式，形式虽然发生了改变，但不管是单机模式还是大数据分布式模式的推荐系统，其核心还是推荐算法。……