个性化推荐系统及其应用【工程管理论文】
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2025-10-03
推荐
用户
系统
公司
个性化
发展
模型
对象
技术
服务
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魏天琦
摘要：在互联网高度发达的时代，信息过载的存在问题加速了个性化推荐系统的发展和
应用。本文首先分析了个性化推荐系统的产生背景和发展历史，详细阐述了其进行推荐的原
理，并介绍了推荐系统在电子商务、社交网络及信息内容等领域的应用情况，最后讨论分析
了个性化推荐系统面临的隐私保护、数据稀疏性等问题。
关键词：推荐系统 个性化 电子商务 隐私保护
引言
随着信息技术特别是互联网技术的飞速发展，人们获取信息的方式越来越多，同时信息
总量也在呈几何倍数的增长， 人们获取信息的方式正在从主动查找变成被动接受。 如何快速、
准确找到自己感兴趣或需要的信息困扰着我们每个人，另
方面，人的需求有时是模糊的、时变的，对商家等服务提供平台而言，准确判断并推送
用户可能感兴趣的内容，为用户提供个性化的服务可以提高平台的吸引力，增加用户的忠诚
度。为解决这些问题，因而产生了个性化推荐系统。
个性化推荐的概念是由美国人工智能协会在 1995 年首次提出，随后 Yahoo、 IBM、NEC
研究院等众多公司、研究机构纷纷加入这领域。近年来，人工智能以及大数据技术的发展进
一步推动了个性化推荐系统在商品、音乐、视频、新闻等领域的应用。国内最早的推荐系统
服务公司是北京百分点信息科技有限公司，该公司专注于推荐技术研发，为客户提供不同类
型的推荐系统解决方案； 百度公司总裁李彦宏在百度世界大会 上将推荐引擎与作为公司未来
的重要发展方向，希望能够为用户智能地推荐其可能感兴趣的新闻、网站、 APP等信息。
一、个性化推荐系统的构成及原理
般的推荐系统结构如图 1 所示。获取用户的偏好是建立推荐系统的第一步，这些信息需
要从用户的历史记录或注册信息中采集，之后利用这些信息建立用户模型，与此同时，根据
商品、服务等对象的属性特征建立推荐对象模型，最后应用特定的推荐算法评价用户对推荐
对象的兴趣度，据此对推荐对象进行筛选，将用户可能感兴趣或需要的内容呈现出来。可以
看到，用户、推荐对象模型以及相应的推荐算法是推荐系统的核心要素。
（一）用户模型
用户模型是根据用户的领域、职位、年龄、性别、所在地等基本信息以及购买、浏览等
历史信息表示和贮存用户偏好的数据库系统，该系统可以实现用户的分类管理、智能标记、
定期或非定期更新等功能。用户模型是推荐系统的基础
推荐/用户/系统/公司/个性化/发展/模型/对象/技术/服务/
推荐/用户/系统/公司/个性化/发展/模型/对象/技术/服务/
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