基于协同过滤的购物推荐系统文献综述

随着电子商务的迅猛发展和互联网用户数量的激增，购物网站面临着信息过载的挑战，用户难以有效地从海量商品中找到心仪的商品。

个性化推荐系统应运而生，旨在根据用户的兴趣和需求，为其推荐感兴趣的商品，从而提升用户体验和购物效率。

协同过滤推荐算法作为推荐系统领域经典且应用广泛的算法之一，其核心思想是“物以类聚，人以群分”，即根据用户历史行为数据，找到具有相似兴趣的用户或商品，并进行推荐。

本文首先介绍了推荐系统和协同过滤算法的相关概念，并对购物推荐系统的研究现状进行了综述，分析了基于协同过滤的购物推荐系统的研究意义。

其次，详细介绍了协同过滤算法的分类、原理以及优缺点，并对国内外相关研究成果进行了梳理和总结。

接着，本文重点阐述了基于协同过滤的购物推荐系统的主要研究方法，包括基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤以及混合协同过滤等，并分析了各种方法的适用场景和优缺点。

此外，本文还对现有研究中存在的不足和挑战进行了探讨，并展望了未来的研究方向，如融合深度学习、知识图谱等技术以提升推荐系统的性能和可解释性。

关键词：协同过滤，推荐系统，购物推荐，个性化推荐，电子商务

##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、兴趣偏好以及上下文信息等，预测用户对特定物品的评分或偏好，并将用户可能感兴趣的物品推荐给用户。

推荐系统的目标是解决信息过载问题，帮助用户快速找到感兴趣的信息，提升用户体验和满意度。