研究背景 随着互联网技术的快速发展，现在已经进入了大数据时代，网络上的信息呈现爆炸式增长，每天都会有数以亿计的数据涌现。

人们接触各种信息的途径也越来越丰富，比如微博、Facebook、Twitter、微信公众号等等。

而这些在给用户带来便利的同时也带来了前所未有的问题#8212;#8212;”信息过载” 。

”信息过载”就是指用户很难从庞大的数据中找到自己感兴趣的信息。

为了解决信息过载问题，首先出现的是搜索引擎，一旦用户无法准确描述自己所需的关键词，搜索引擎就无能为力了，而且搜索是一种被动的检索。

不同用户之间的需求差异很大。

如果只是单纯的靠搜索引擎，就无法满足用户获取信息的需求。

因此，推荐系统应运而生。

最初的自动推荐系统，只会将时下热门的、大众都爱的或者能使公司获得最大收益的产品推荐给用户，并没有针对每一个用户进行个性化分析给出推荐。

这样推荐的效果非常不理想。