摘要
个性化推荐系统作为大数据时代的重要应用，能够有效解决信息过载问题，为用户提供精准、高效的信息服务。
本文首先概述了个性化推荐系统的概念和发展历程，并介绍了大数据分析技术的相关内容。
其次，对基于大数据分析的个性化推荐系统研究现状进行了详细综述，包括推荐算法、用户画像构建、系统架构等方面，并分析了不同方法的优缺点。
此外，本文还探讨了当前研究面临的挑战，并展望了未来的发展趋势，如深度学习、强化学习等技术的应用，以及跨平台、跨领域推荐等新方向。
关键词：个性化推荐系统；大数据分析；用户画像；推荐算法；研究综述
随着互联网技术的快速发展和普及，信息量呈爆炸式增长，人们面临着信息过载的困扰。
如何从海量信息中快速、准确地找到用户所需的信息成为亟待解决的问题。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好、行为习惯等信息，主动为用户推荐其可能感兴趣的信息或产品，从而有效解决信息过载问题，提升用户体验。
个性化推荐系统是一种信息过滤系统，其核心目标是根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，预测用户对特定物品的喜好程度，并将用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
近年来，随着大数据技术的快速发展，基于大数据分析的个性化推荐系统成为了研究热点。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
