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大数据背景下性化推荐系统探究

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摘要摘要：随着大数据技术的快速发展，个性化推荐系统已成为提升用户体验和增强服务质量的重要手段。本文深入研究了基于大数据的个性化推荐系统的原理、应用场景及挑战，探讨了数据收集、预处理、特征提取、相似度计算、推荐算法及实时更新等关键环节，并分析了推荐系统的特点、类型及发展趋势。研究发现，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和需求，提供针对性的推荐结果，但面临着数据处理、实时更新和隐私保护等挑战。本文旨在为个性化推荐系统的研究和应用提供有益的参考。

DOI 54k22zwol4/8407181

作者李瑶申富重阳薛祥印高靓指导教师：李文璟

机构地区山东济南 250000

出处《中国教师》 2024年7期

关键词大数据个性化推荐系统用户行为数据推荐算法实时更新

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2024年06月28日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）