基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统开发文献综述

随着电子商务的蓬勃发展和信息技术的进步，购物推荐系统已经成为电商平台提升用户体验和商业价值的关键工具。

传统的推荐系统往往只关注单一因素，例如基于用户历史购买行为的协同过滤推荐或基于商品属性的内容过滤推荐，难以满足用户日益增长的个性化和多样化需求。

混合多准则购物推荐系统通过整合多种推荐算法和多源数据，例如用户评分、评论、浏览历史、社交关系、商品属性、时间信息等，能够更全面地理解用户需求和商品特征，从而提供更加精准、个性化、多样化、可解释的推荐结果。

本文首先概述了推荐系统和混合多准则推荐算法的基本概念，然后回顾了混合多准则购物推荐系统的研究现状，并对相关研究方法进行了分类和比较，最后总结了现有研究的不足和未来发展趋势。

关键词：推荐系统；混合推荐；多准则推荐；购物推荐；个性化推荐

#1.1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、兴趣偏好和当前需求，从海量信息中筛选出用户可能感兴趣的物品或服务，并推荐给用户。

推荐系统可以有效缓解信息过载问题，提升用户体验，促进商品销售，已广泛应用于电商、娱乐、社交、新闻等领域。

#1.2混合推荐算法混合推荐算法是指将两种或多种不同的推荐算法结合起来，以克服单一推荐算法的局限性，提高推荐性能的算法。

常见的混合策略包括加权混合、切换混合、级联混合、特征组合混合等。

#1.3多准则推荐多准则推荐是指考虑用户和物品的多个方面信息，例如用户对不同属性的偏好程度、物品在不同属性上的表现等，来进行推荐的算法。