随着互联网的快速发展以及网络的迅速普及，互联网己经成为我们的经济、社会、文化、教育、娱乐等重要的组成部分。我们的生活也随之发生了巨大的变化，信息越来越丰富，信息环境也由以前的单一化转变为现在的多元化。所有的转变无不说明我们已经迈入了一个信息时代。这给我们的生活带来便捷的同时也使我们面临这样的问题。面对如此浩大的信息量，人们怎么样才能发现自己感兴趣或有用的资源，成为了如今研究的热点，个性化信息推荐就是在这样的背景下产生的。随着互联网的深一步的发展，出现了很多的网上应用，同时网络也变得智能起来。比如网络能够分析两个物体之间的关联程度，也可以通过一些已知的数据来预测未知的数据，这些就是信息推荐的表现。现在这些应用已经越来越广泛，比如亚马逊网站对书籍的推荐，Tivo数字视频系统对电影和视频的推荐等。当人们在亚马逊网站上买东西时，通常会得到一些推荐的商品，这些商品和用户以前买的东西是有关系的。
个性化信息推荐技术和搜索引擎是两个不同的概念，搜索引擎技术出现的比较早，它的工作原理是用户可以在现有的搜索引擎中，输入自己想要获得的信息，这时候搜索引擎就会返回给用户相匹配的一些信息。现有的搜索引擎服务缺少个性化的考虑，它会给不同的用户回馈相同的信息，即使这些用户的兴趣和目的都不相同。而对于消费者和用户来说，由于他们兴趣、目的和所处环境的差异，他们对信息的需求也就不同。个性化信息推荐系统会更智能一些，它不单单是进行简单的匹配工作，它还能够挖掘用户的信息特征，通过分析用户的这些信息特征主动向用户推荐信息。个性化信息推荐系统的出现，把人们带入了一个从传统的被动的获取信息向智能主动的获取信息的时代。
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