移动电子商务环境下基于协同过滤的推荐算法及应用文献综述

随着移动互联网技术的快速发展和智能手机的普及，移动电子商务(M-commerce)呈现爆炸式增长趋势。

海量的商品信息和多样化的用户需求，使得用户难以快速找到心仪的商品。

个性化推荐系统能够根据用户的历史行为和兴趣偏好，主动为用户推荐感兴趣的商品或服务，有效地解决了信息过载问题，提升用户购物体验，促进交易达成，成为移动电子商务平台的核心竞争力之一。

协同过滤推荐算法作为推荐系统领域应用最为广泛的技术之一，在移动电子商务领域展现出巨大的应用价值。

本文首先阐述了移动电子商务环境和推荐系统的概念，接着分析了协同过滤推荐算法的研究现状，并对不同协同过滤算法的优缺点进行了比较。

然后，本文重点探讨了基于协同过滤算法的移动电子商务推荐系统的设计，包括用户行为数据分析、相似度度量方法选择、推荐结果生成算法设计以及推荐算法性能评价指标。

最后，本文对协同过滤推荐算法在移动电子商务环境下的应用进行了展望，并指出未来研究方向。

关键词：移动电子商务；推荐系统；协同过滤；个性化推荐；相似度度量

#1.1移动电子商务
移动电子商务是指利用移动通信设备，例如智能手机和平板电脑等，进行的电子商务活动，用户可以通过移动设备访问在线商店、浏览商品信息、进行商品比较、完成在线支付等操作。

#1.2推荐系统
推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及上下文信息等，预测用户对特定物品的喜好程度，并将用户可能感兴趣的物品推荐给用户。