移动互联网环境下的个性化推荐引擎算法研究毕业论文
移动推荐系统中的个性化推荐算法研究
移动推荐系统中的个性化推荐算法研究随着移动互联网的快速发展，移动应用程序已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
如今，移动应用市场上数以百万计的应用程序使得用户面临海量的选择。
在这个大数据时代，如何根据用户的个人喜好和兴趣为其提供个性化的推荐服务成为了一项重要的研究课题。
个性化推荐算法在移动推荐系统中起着重要的作用。
通过分析用户的历史行为和偏好，个性化推荐算法能够为用户提供符合其兴趣爱好的应用程序、音乐、电影等推荐内容。
本文将重点讨论移动推荐系统中的个性化推荐算法研究。
首先，个性化推荐算法中的协同过滤算法是一种经典的方法。
该算法基于用户行为的协同性，通过分析用户之间的相似度，推荐与其兴趣相似的应用程序。
协同过滤算法根据用户之间的共同兴趣进行推荐，从而实现了个性化的推荐服务。
然而，在移动推荐系统中，协同过滤算法面临数据稀疏性和冷启动问题的挑战。
因此，研究者们不断探索新的算法来克服这些问题，如基于矩阵分解的方法以及结合社交网络信息的方法等。
其次，内容过滤算法是另一种常见的个性化推荐方法。
该算法通过分析应用程序的内容特征、用户标签、评论等信息，为用户推荐符合其兴趣的应用程序。
内容过滤算法不依赖于用户行为数据，因此可以缓解数据稀疏性和冷启动问题。
然而，传统的内容过滤算法往往面临语义理解的困难，如何准确地提取应用程序的特征信息成为了一个挑战。
近年来，深度学习技术的发展为提升内容过滤算法的性能提供了新的思路。
另外，基于混合推荐的算法也引起了研究者们的关注。
混合推荐算法将不同的推荐方法相结合，利用各种算法的优势，为用户提供更准确、更全面的推荐结果。
例如，将协同过滤算法和内容过滤算法相结合，可以兼顾用户的历史行为和应用程序的内容特征，提供更准确的个性化推荐。
此外，结合上下文信息，如时间、地点等，也是提高个性化推荐效果的一种方法。
在移动推荐系统中，评估个性化推荐算法的性能是一个重要的研究问题。
常用的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率等。
移动社交网络上的个性化推荐算法研究
移动社交网络上的个性化推荐算法研究随着移动社交网络的普及，人们可以随时随地和朋友们进行交流和分享，这使得移动社交网络成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
与此同时，那些运用推荐算法的移动社交网络也越来越多，因为这些算法可以帮助用户发现更加个性化且有价值的内容。
本文将探讨在移动社交网络上实现个性化推荐所面临的挑战以及现有算法的应用情况。
一、推荐算法的难点最好的推荐结果应该是基于用户的兴趣和偏好，这就要求推荐算法能够准确的了解每个用户的喜好。
然而，要实现这一点是非常具有挑战性的。
因为对于每个人来说，他们的兴趣和喜好都是不同的。
而且，其喜好可能会随着时间的变化而发生调整。
此外，推荐的时候需要考虑到多方面的因素，比如：用户的历史行为、社交网络中的朋友圈以及为用户设计的个性化推荐策略等等。
二、现有的推荐算法最常见的推荐算法可以概括为三种：基于内容的推荐算法、协同过滤算法和混合推荐算法。
基于内容的推荐算法: 该算法以用户之前喜欢的内容为依据，推荐与之相似的内容。
这个算法需要对每个内容进行分类，并且需要对用户之前兴趣的类别进行分析，从而与类别相似的内容进行推荐。
协同过滤算法: 根据感兴趣的内容，将用户划分为不同的兴趣小组。
该算法可以更好地理解用户的兴趣，即使用户没有明确表达他的偏好，也可以让系统对用户的兴趣进行推断。
混合推荐算法: 该算法结合了其他两种推荐算法的优点，同时也避免了它们各自的缺陷。
三、个性化推荐算法的应用在移动社交网络上，推荐算法有着广泛的应用，比如：1. 通过算法推荐好友和关注对象，为用户提供一种更有效的方式来扩展他们的朋友圈。
2. 在大量内容中筛选出符合用户兴趣的内容，以供用户浏览。
3. 为个性化广告提供营销支持。
总之，移动社交网络对于个性化推荐算法的需求是越来越大的。
未来几年，随着移动社交网络的不断发展和用户需求的增长，个性化推荐算法将更加深入地应用于移动社交网络之中。
结论个性化推荐算法是移动社交网络的核心技术之一，将极大地帮助用户发现在海量的信息中有价值的内容。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究
面向移动互联网的个性化推荐算法研究随着移动互联网的发展，几乎每个人都在时刻和网络打交道。
我们每天需要利用搜索引擎、社交媒体、电子商务平台和其他在线服务来获取各种信息和服务。
在这个信息爆炸的时代，如何为每个人提供最有用、最适合的信息和服务，成为了一个非常重要的问题。
于是，个性化推荐算法应运而生。
个性化推荐算法是一种基于用户历史行为和偏好，以及物品属性和特征，利用机器学习、统计学和信息学等方法，为每个用户提供针对性的商品推荐服务。
这种算法的优点是能够让用户获取更有用的信息和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
同时，它也能帮助商家提高商品销量和利润。
在移动互联网时代，用户已经从传统PC端的浏览和购物，转向了更加便捷、随时可用的移动设备。
因此，个性化推荐算法需要适应移动设备的特点，才能更好地为用户服务。
这方面的问题主要包括以下三个方面。
首先，移动设备的屏幕较小，操作不够方便，因此需要更加精准地为用户推荐商品。
这需要算法能够更好地理解用户的需求和偏好，及时推荐最适合的产品。
同时，推荐过程中需要考虑用户的交互方式和反馈，让用户更加方便地与推荐结果进行交互。
其次，移动设备的带宽和存储空间有限，因此需要算法能够在数据传输和存储方面做出优化，以提高推荐效率和准确性。
这包括采用更加轻量级的数据表示和传输方案，以及利用本地存储来缓存用户历史行为和偏好。
最后，移动设备的环境比较复杂，用户可能处于不同的位置、状态和场景中。
因此，需要算法能够在不同的环境下进行自适应，及时调整推荐策略和权重。
这包括根据用户的位置、时间、情感和社交关系等因素，来调整推荐结果的排名和排序。
针对以上问题，目前已经出现了多种针对移动设备的个性化推荐算法。
这些算法包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于深度学习的推荐等。
下面将对这些算法进行简要介绍。
基于内容的推荐算法主要利用物品的属性和特征，来推荐和用户之前交互过的物品相似的物品。
例如，某个用户在移动设备上浏览了几篇关于旅游的文章，那么基于内容的推荐算法可以根据这些文章的主题、地点、时间等特征，来推荐和旅游相关的酒店、景点、车票等产品。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究
面向移动互联网的个性化推荐算法研究移动互联网的发展使得人们能够随时随地访问各种信息和服务。
然而，随着信息量的爆炸式增长，用户很难在海量的信息中找到自己真正感兴趣的内容。
个性化推荐算法的研究因此变得尤为重要，它能够根据用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐内容，提高用户体验和信息获取效率。
个性化推荐算法的研究可以从以下几个方面展开：1. 数据采集与整理：在个性化推荐算法中，数据是最重要的资源。
通过采集用户的行为数据、兴趣偏好等信息，可以建立用户画像，从而更好地了解用户的需求。
数据的整理和处理也是不可忽视的一步，可以通过数据清洗、特征提取等方法对数据进行预处理，为后续的推荐算法提供高质量的数据基础。
2. 协同过滤算法：协同过滤算法是个性化推荐算法中常用的一种方法。
该算法通过分析用户的历史行为信息，找到与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而给用户推荐他们可能感兴趣的内容。
协同过滤算法可以基于用户进行推荐（基于用户的协同过滤算法）或基于物品进行推荐（基于物品的协同过滤算法），并可结合其他算法进行改进，如基于社交网络的协同过滤算法。
3. 内容过滤算法：内容过滤算法是另一种常见的个性化推荐算法。
该算法通过分析物品的内容信息，如文字、图片、视频等特征，将用户的偏好与物品的内容进行匹配，从而给用户推荐他们可能喜欢的内容。
内容过滤算法可以使用文本挖掘、图像识别、推荐系统等技术进行实现，并可以结合用户的行为信息进行改进。
4. 混合推荐算法：混合推荐算法是将多种个性化推荐算法进行组合应用的一种方法。
通过综合利用不同算法的优势，可以提高推荐系统的推荐准确度和覆盖范围。
常见的混合推荐算法包括基于规则的混合推荐算法、基于集成学习的混合推荐算法等。
混合推荐算法需要考虑不同算法的融合方式、权重分配等问题，以实现全面、准确的个性化推荐。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究在实际应用中仍面临一些挑战和问题：1. 数据隐私保护：个性化推荐算法离不开海量的用户数据，如用户的位置信息、浏览记录等。
移动互联网时代个性化推荐技术研究
移动互联网时代个性化推荐技术研究随着移动互联网的快速发展，用户对信息的需求也日益增长。
但是用户在海量的信息中寻找有用的内容却变得日益困难，因为信息泛滥导致大量的信息过载。
因此，推荐系统成为了移动互联网时代解决信息过载问题的重要手段之一，而个性化推荐技术又是推荐系统中的关键技术之一。
本文将阐述个性化推荐技术的研究现状、实现方法和应用场景。
一、个性化推荐技术概述个性化推荐技术是指利用用户历史行为数据、社交网络数据和用户兴趣等信息，预测用户未来的行为和兴趣，向用户推荐用户可能感兴趣的物品和信息。
目前，个性化推荐技术主要包括基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐和基于混合推荐的推荐三种方法。
基于协同过滤的推荐是目前最常见的推荐方法，其基本思想是根据用户的历史行为和物品的历史被点击率等数据，计算出用户和物品之间的相似度，然后根据相似度，向用户推荐其相似用户喜欢的物品。
基于协同过滤的推荐方法适用于用户行为相似的场景，但是由于其对用户行为相似性的假设，容易产生冷启动问题。
基于内容的推荐是指根据物品的属性信息，计算出物品与物品之间的相似度，然后向用户推荐与其历史喜好物品相似的物品。
基于内容的推荐方法适用于物品有明显属性和特征的场景，但是物品相似度的计算需要对物品的属性进行提取和分析，并且计算复杂度较高。
基于混合推荐的推荐方法是将基于协同过滤和基于内容的推荐方法结合起来，以克服单一推荐方法所存在的问题。
基于混合推荐的推荐方法适用于用户和物品的数据较丰富，但是计算复杂度较高。
二、个性化推荐技术实现方法个性化推荐技术的实现方法可以分为离线计算和在线推荐两个阶段。
离线计算是指根据用户历史行为数据建立模型，计算出用户和物品之间的相似度，并根据相似度，为每个用户构建一份推荐列表。
在线推荐是指用户访问应用程序时，根据用户的实时行为，从离线计算生成的推荐列表中选择合适的内容推荐给用户。
个性化推荐技术中用到的算法主要包括KNN算法和SVD算法。
面向移动互联网的智能个性化推荐系统研究
面向移动互联网的智能个性化推荐系统研究随着移动互联网的迅猛发展和用户数量的快速增长，个性化推荐系统成为了各大互联网平台必备的一部分。
智能个性化推荐系统通过分析用户的历史行为和喜好，为用户提供个性化的推荐内容，提高用户体验和平台的留存率。
本文将探讨面向移动互联网的智能个性化推荐系统的研究。
首先，我们需要了解移动互联网的特点。
与传统互联网不同，用户在移动互联网上的使用行为更加碎片化和便捷化。
用户通过移动设备随时随地进行在线活动，这导致了用户行为数据的特点与传统互联网有很大的区别。
因此，研究面向移动互联网的智能个性化推荐系统需要考虑用户行为数据的特殊性，并针对移动设备的特点进行优化。
一个好的智能个性化推荐系统需要具备以下几个关键要素：数据收集与分析、特征提取、算法优化和实时推荐。
首先，数据收集与分析是智能个性化推荐系统的基础。
通过收集用户的历史行为数据，如点击、购买、浏览记录等，系统可以建立用户画像，了解用户的兴趣和偏好。
同时，应该关注用户的上下文信息，如时间、地点、设备等，以更好地理解用户行为背后的意图。
数据分析的目标是发现用户行为的模式和规律，为后续的特征提取和算法优化提供依据。
接下来，特征提取是智能个性化推荐系统的核心环节。
通过挖掘用户历史行为数据中的特征，如物品的类别、标签、用户的兴趣分布等，系统可以将用户和物品映射为特征向量。
这样一来，系统就可以利用机器学习算法进行推荐。
特征提取的目标是尽可能准确地表达用户的兴趣和物品的特性，提高推荐的精度和准确度。
然后，算法优化是智能个性化推荐系统的关键环节。
有很多经典的推荐算法，如基于协同过滤的算法、基于内容的算法、基于深度学习的算法等。
针对移动互联网的特点，可以考虑结合上下文信息，利用序列推荐算法进行优化。
另外，深度学习在推荐系统中也取得了很大的突破，可以考虑使用深度学习模型进行推荐。
最后，实时推荐是面向移动互联网的智能个性化推荐系统的重要特点之一。
移动设备通常拥有较小的屏幕和有限的计算资源，因此推荐系统需要在有限的时间内精确预测用户的兴趣并给出推荐结果。
移动互联网环境下个性化推荐系统研究
移动互联网环境下个性化推荐系统研究随着移动互联网的发展，个性化推荐系统成为了各大互联网平台中的重要组成部分。
个性化推荐系统通过分析用户的兴趣、行为等数据，为用户提供个性化的推荐内容，提高用户体验和满意度。
本文将对移动互联网环境下的个性化推荐系统进行研究，探讨其现状、面临的挑战以及未来的发展方向。
一、移动互联网环境下个性化推荐系统的现状1. 移动互联网用户的特点移动互联网的兴起使得越来越多的用户使用移动设备访问互联网。
与传统互联网用户相比，移动互联网用户的特点包括使用场景多样化、时间碎片化、行为特征变化快等。
这些特点使得个性化推荐系统在移动互联网环境下面临更大的挑战。
2. 个性化推荐系统的应用场景在移动互联网环境下，个性化推荐系统广泛应用于各个领域。
以电商平台为例，个性化推荐系统可以根据用户的浏览记录、购买记录等数据为用户推荐感兴趣的商品；而在社交媒体平台上，个性化推荐系统可以根据用户的关注、点赞等行为为用户推荐适合的内容。
3. 移动互联网环境下的个性化推荐算法移动互联网环境下，个性化推荐算法需要考虑用户数据的多样性和实时性。
传统的推荐算法如协同过滤算法、内容推荐算法等在移动互联网环境下可能存在推荐准确度不高、计算复杂度高等问题。
因此，研究者们不断努力设计新的算法，如基于深度学习的推荐算法、基于用户行为的实时推荐算法等，以提高个性化推荐系统在移动互联网环境下的性能。
二、移动互联网环境下个性化推荐系统面临的挑战1. 数据稀疏性和冷启动问题移动互联网环境下用户数据的稀疏性比传统互联网环境更加严重，很多用户的兴趣、行为数据很少。
而且，新用户的冷启动问题也让个性化推荐系统面临更大的挑战，因为没有足够的数据来进行准确的推荐。
因此，如何解决数据稀疏性和冷启动问题是个性化推荐系统在移动互联网环境下的一个重要难题。
2. 算法效率和实时性在移动互联网环境下，用户数据量庞大，推荐系统需要能够处理海量数据并且实时更新推荐结果。
移动社交网络用户个性化推荐算法研究
移动社交网络用户个性化推荐算法研究随着移动社交网络的快速发展，社交媒体平台如微信、Facebook和Instagram等已经成为人们日常生活中互动和信息获取的重要渠道。
在这些平台上，用户不仅可以与朋友建立联系，还可以浏览、分享和评论各种内容，如新闻、图片和视频等。
然而，由于广告和信息的过度推送，移动社交网络的用户体验逐渐受到了影响。
针对移动社交网络的用户个性化推荐算法的研究就是为了解决这一问题。
个性化推荐算法旨在根据用户的兴趣和偏好，向他们推荐他们可能感兴趣的信息和内容，以提高用户体验并增加平台的价值。
首先，个性化推荐算法需要收集用户的兴趣和偏好数据。
通过分析用户的行为，如点击、浏览、收藏和评论等，算法能够了解用户的兴趣爱好，并根据这些信息进行推荐。
此外，还可以通过用户的个人资料和社交网络关系来获取更多关于用户的信息。
这些数据的准确性和多样性对于推荐算法的有效性和精确性至关重要。
其次，个性化推荐算法需要使用适当的算法模型来分析和处理数据。
常用的算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
基于内容的推荐算法根据已知的用户兴趣和物品特征，使用相似度计算方法为用户推荐相似的内容。
协同过滤推荐算法通过分析用户的历史行为和兴趣，寻找其他具有相似兴趣的用户，然后向他们推荐可能感兴趣的内容。
深度学习推荐算法通过建立深层神经网络模型，学习用户和物品的隐含特征，并进行推荐。
根据不同的应用场景和需求，可以选择不同的算法来实现个性化推荐。
进一步，个性化推荐算法需要解决的挑战是推荐的多样性和新颖性。
在推荐过程中，算法应兼顾推荐用户感兴趣的内容，同时也要推荐一些新颖的内容，以避免陷入"信息过滤气泡"。
为了解决这一问题，研究者们正在积极探索不同的解决方案。
一种常见的方法是引入随机性和多样性约束，使推荐结果更加多样化。
另外，还可以通过引入社交网络的关系，将朋友或家人的兴趣和偏好纳入推荐算法，从而增加推荐的多样性。
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本章最后对本文的内容和结构做出了叙述，对本课题之后的研究有很好的引导作用。
1.1研究背景与意义随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。
用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。
信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。
个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验[1]。
个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注[2]。
个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。
个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品[3]。
好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。
可想而知，对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，那会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。
一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高网站的市场竞争能力。
在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法[3]。
本课题旨在研究移动互联网环境下个性化推荐引擎算法研究。
同时将算法实现成移动互联网环境下的个性化推荐引擎实体，为具体研究提供了指导。
1.2研究现状1.2.1推荐引擎研究现状目前主流的两种推荐引擎[4]是基于内容过滤的推荐引擎和基于协同过滤的推荐引擎。
基于内容的过滤技术[5]主要包括特征项提取、建模以及相似度计算，由于受商品属性（比如音乐和视频信息等）提取方法的限制，其推荐技术无法取得突破性的进展。
相对而言，基于协同过滤的推荐系统能够处理视频和音乐等复杂的非结构化项目，推荐效果随用户数的增加而提高，成为推荐引擎所采用的最重要的技术之一。
面对互联网中的海量数据，协同过滤推荐算法的研究成为是推荐引擎领域的研究焦点。
当前，研究的内容主要集中在两个方面：（1）推荐质量：推荐引擎最基本也是最重要的要求就是要确保推荐质量。
如果推荐引擎给用户推荐的信息不是用户所感兴趣的，甚至是用户不太喜欢的信息，这样不仅不能吸引用户使用该系统，反而会影响用户对推荐引擎提供的服务质疑，从而不再使用，因此这方面的重点是提高推荐质量。
（2）推荐速度：目前推荐系统基本采用B/S架构，用户在线通过浏览器访问推荐系统，我们需要考虑推荐快速。
然而一个系统通常包含大量的用户量和项目的数据量，面对海里的数据量，如何快速挖掘出用户感兴趣的项目并推荐给用户，并不是一件容易的事情，同时一个系统响应时间太长会影响用户的使用效果，因此减少系统的响应时间是推荐系统要考虑的一个重要方面。
协同过滤推荐引擎如何快速响应用户，准确推荐信息给目标用户，是目前研究的重点和热点，也是本文研究的主要目标。
1.2.2协同过滤研究现状在1992年，Goldberg[6]等学者在研究报告中首次提出协同过滤（Collaboration Filtering，CF）的概念，它基于如下假设：如果用户x和用户y，他们对k个项目的评价或者行为相似，则认为他们对其他项目持相似观点[6-7]。
协同过滤首次应用于Tapestry系统，用于过滤出对用户有用的电子信件，Tapestry系统展示了一种新的推荐思想。
随后协同过滤算法获得了巨大的成功和广泛的应用，建立了大量的协同过滤系统，如Video Recommender[8], WebWatcher[9], GroupLens[10], SiteSeer[11], Let’s Browse[12]和SELECT[13]等。
在2009年，Su [14]对协同过滤算法进行总结，将其主要分为两类：基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。
在2011年，姚曜和赵洪利[15]等对协同过滤算法进行总结，将协同过滤算法主要分为三大类：基于记忆的协同过滤方法、基于模型的协同过滤方法和组合协同过滤算法[16]。
基于记忆的协同过滤方法的主要思想是首先找出与目标用户相似的其他所有用户，然后根据相似用户集对目标项目的评分来预测目标用户对目标项目的评分[17]。
基于模型的协同过滤方法的主要思想是通过已知的评分数据来建立学习模型，然后基于模型来预测未知的评分数据。
组合协同过滤算法综合考虑协同过滤技术和其他推荐技术，结合多种技术进行推荐。
按照算法结合方式分为三类：基于内容的协同过滤[18]、多种协同过滤组合[19]和多种协同过滤相互融合[20]。
在构建推荐引擎的应用中，协同过滤常面对巨大且稀疏的数据集，推荐性能面临很多挑战，文献[21]对协同过滤技术及当前存在的问题进行了研究与总结，认为面临的主要问题有：数据稀疏性、缺乏可扩展性、同义词和多义性和用户行为不确定性等问题。
1.2.3个性化推荐应用现状和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，因此一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。
在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用，而个性化推荐系统在这些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。
本节简单介绍推荐系统在互联网的最具代表性的电子商务、个性化广告领域的应用，并且介绍个性化网络电台这一纯粹的个性化推荐系统的代表。
(1)电子商务电子商务网站是个性化推荐系统的一大应用领域。
著名的电子商务网站亚马逊是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，其中最主要的应用有个性化商品推荐列表和相关商品的推荐列表。
图1-1提到的个性化推荐列表采用了一种基于物品的推荐算法（item-based method），该算法给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
图1-1 亚马逊的个性化推荐列表除了个性化推荐列表，亚马逊另一个重要的推荐应用就是相关推荐列表。
当你在亚马逊购买一个商品时，它会在商品信息下面展示相关的商品。
亚马逊有两种相关商品列表，一种是包含购买了这个商品的用户也经常购买的其他商品（如图1-2所示），另一种是包含浏览过这个商品的用户经常购买的其他商品（如图1-2所示）。
这两种相关推荐列表的区别就是使用了不同用户行为计算物品的相关性。
此外，相关推荐列表最重要的应用就是打包销售（cross selling ）。
当用户在购买某个物品的时候，亚马逊会告知其他用户在购买这个商品的同时也会购买的其他几个商品，然后让用户选择是否要同时购买这些商品。
同时购买会提供一定的折扣（如图1-4所示），这种销售手段是推荐算法最重要的应用，后来被很多电子商务网站作为标准的应用。
图1-2 相关推荐列表，购买过这个商品的用户经常购买的其他商品图1-3 相关推荐列表，浏览过这个商品的用户经常购买的其他商品图1-4 亚马逊的打包销售页面个性化推荐系统对亚马逊的意义，其CEO Jeff Bezos在接受采访时曾经说过，亚马逊相对于其他电子商务网站的最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让每个用户都能拥有一个自己的在线商店，并且能在商店中找到自己感兴趣的商品。
(2)个性化广告广告是互联网公司生存的根本。
很多互联网公司的盈利模式都是基于广告的，而广告收入直接决定了很多互联网公司的收入。
目前，很多广告都是随机投放的，即每次用户来了，随机选择一个广告投放给他。
这种投放的效率显然很低。
因此，很多公司都致力于广告定向投放（Ad Targeting ）的研究，即如何将广告投放给它的潜在客户群。
个性化广告投放和狭义个性化推荐的区别是，个性化推荐着重于帮助用户找到可能令他们感兴趣的物品，而广告推荐着重于帮助广告找到可能对它们感兴趣的用户，即一个是以用户为核心，而另一个以广告为核心。