基于协同过滤的电商商品推荐系统的设计与开发文献综述

随着电子商务的迅猛发展，用户在海量商品中寻找心仪商品变得愈发困难。

个性化推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐感兴趣的商品，提升用户购物体验，促进电商平台的销售转化。

协同过滤作为推荐系统领域应用最为广泛的技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

本文首先介绍了电商推荐系统和协同过滤算法的相关概念，并对协同过滤推荐算法的研究现状进行了综述，包括传统的协同过滤算法、基于模型的协同过滤算法和基于深度学习的协同过滤算法等，分析了各种算法的优缺点以及适用场景。

此外，本文还讨论了协同过滤推荐算法面临的数据稀疏性、冷启动问题以及可扩展性问题，并对相应的解决方案进行了探讨。

最后，对基于协同过滤的电商商品推荐系统的未来发展趋势进行了展望。

关键词：协同过滤；电商推荐系统；个性化推荐；数据挖掘

#1.1电商推荐系统
电商推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及商品特征等信息，预测用户对特定商品的喜好程度，并向用户推荐其可能感兴趣的商品。

其目标是解决信息过载问题，提高用户购物体验，促进电商平台的销售转化。

#1.2协同过滤算法
协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，其核心思想是“物以类聚，人以群分”。