大数据环境下基于用户行为的个性化推荐算法研究

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日新月异的信息技术遍及社会、经济、生活等领域的各个角落,各领域中相关活动的信息被记录成数据保存。科技的进步促进数据存储的成本大幅降低,海量的数据被存储在数据库或云端中,数据量正以前所未有的速度增长,并推动我们逐渐步入大数据时代。在大数据时代背景下,这些庞大的数据背后往往隐藏着惊人的价值。但是大数据环境下的数据呈现出规模性、多样性、实时性、低价值密度等特点,这极大的增加了对数据挖掘分析的难度,使数据的利用率远小于其增长率,造成信息过载问题越来越严重。目前,个性化推荐系统是解决信息过载问题的有效途径之一
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