1、隨著互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息海量積累，原本網(wǎng)絡(luò)的作用是幫助人們方便的獲取信息，卻因?yàn)辇嫶蟮男畔⒘浚屓藳]法迅速的獲得自己需要的信息。大多數(shù)人在花費(fèi)在互聯(lián)網(wǎng)上的時(shí)間用來尋找合適自己的信息，雖然搜索引擎的飛速發(fā)展有助于解決這樣的問題，但是流行的搜索引擎處理原理是幫助人們獲取熱門信息，面對(duì)用戶個(gè)性化的需求無動(dòng)于衷，也無能為力。雖然大眾的解決方案能解決相當(dāng)一部分人的信息需求，但是潛在的個(gè)性化需要始終沒有得到滿足。但是因?yàn)閭€(gè)性化的需求是感性的描述

2、，不太方便用理性的數(shù)學(xué)模型描述，所以業(yè)內(nèi)專家在個(gè)性化推薦方面做出了不同的嘗試。
　　協(xié)同過濾的思想就是一個(gè)不錯(cuò)的嘗試，本課題就是描述協(xié)同過濾思想在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。個(gè)性化推薦系統(tǒng)解決的是用戶在過量的信息面前的選擇問題，海量的信息會(huì)將用戶真正需要的那部分淹沒，造成了用戶獲取信息的困難。傳統(tǒng)的推薦服務(wù)只是簡(jiǎn)單的基于物品的相關(guān)性來向用戶推薦，沒有考慮到用戶的個(gè)性需求，有的時(shí)候僅僅基于相似，就可能將這個(gè)商品推薦給用戶，但是該用戶很可

3、能是已經(jīng)購(gòu)買過了的，所以這樣的推薦并沒有產(chǎn)生實(shí)際效果；還有就是僅僅是基于熱銷榜等因素，大量推薦熱門物品，卻并不一定符合用戶的需求，造成了虛假的推薦量，卻沒有取得真正的效果。
　　本課題充分考慮到用戶的個(gè)性化需求，基于豐富的用戶數(shù)據(jù)刻畫用戶形象，建立用戶模型，揣度用戶可能的興趣取向，從而幫助提升推薦物品對(duì)用戶產(chǎn)生的實(shí)際幫助效果，并且及時(shí)獲取用戶反饋，用于改進(jìn)和優(yōu)化推薦服務(wù)。幫助用戶將大量無用的數(shù)據(jù)信息剔除掉，將可能有價(jià)值的部分篩選出