引言
在信息爆炸时代，大数据技术已成为推动智能推荐系统发展的核心动力。通过高效的数据处理与分析能力，推荐系统能够精准捕捉用户偏好，提升用户体验。以下是关键技术和应用场景的概述：
核心技术
- 分布式存储（如Hadoop）：处理海量用户行为数据
- 实时计算框架（如Flink）：支持动态数据更新
- 机器学习模型（如协同过滤、深度学习）：挖掘数据潜在价值
- 图计算技术（如Neo4j）：构建用户-物品关系网络
应用场景
- 电商平台：个性化商品推荐
- 社交媒体：内容分发优化
- 流媒体服务：视频/音乐推荐
- 新闻资讯：热点文章推送
研究进展
最新研究表明，结合自然语言处理与图神经网络的混合模型可提升推荐准确率达30%以上。例如：
- 使用BERT模型解析用户评论
- 借助GraphSAGE算法分析社交关系
扩展阅读
如需深入了解大数据基础理论，可参考大数据技术基础。对于数据可视化在推荐系统中的应用，可查阅数据可视化实践指南。