文献综述
一、研究背景和意义随着互联网的高速发展，信息的传输速度越来越快，信息的种类和数量越来越多，随之带来了信息过载叫的问题。
每天各种消息的发布和传送使得人们需要通过花费大量的时间滤消息才能获取到高价值且对自己有意义的信息。
目前，搜索引擎和推荐系统都是能够帮助人们获取自己所需信息的重要工具。
例如在电商领域，商品的数量越来越多，种类越来越丰富，消费者通常需要通过使用搜索引擎去寻找自己想要的商品，要不然根本无法快速在海量的商品信息中找到自己需要的那一个。
而推荐系统的应用则可以减少消费者搜索寻找的步骤，并能够直接将其可能感兴趣的商品展示出来。
使用搜索引擎这种被动的方式来检索信息需要花费相当的时间和精力，而且得到的结果并不一定是准确的。
但是推荐系统能够发现人们关心的，感兴趣的信息，且自动将这些信息推送过来。
目前，推荐系统已经被广泛应用在了电商、在线音视频、新闻阅读、在线交友等领域中。
个性化的解决方案是解决上问题的主要方法,通过分析用户的历史数据对用户的兴趣爱好进行建模，为每个用户创建一个profile 文件，其中记录用户的兴趣表示，并能在和用户不断的交互中学习用户的兴趣，及时地更新用户的profile,在适当的时候提供给用户其感兴趣的信息。
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