一、课题研究背景意义及现状
选题背景：
个性化推荐系统的服务对象主要是消费者、用户和信息使用者。传统的服务方式以通用信息提供为主，往往缺乏针对性。以商品推荐为例，传统的零售环境中，店员依靠经验为顾客提供建议，覆盖范围和效率有限。对于信息服务行业，信息以人工整理的形式传递，耗时且难以满足不同人群的个性需求。服务的局限性主要体现在难以精准把握个人需求，也难以快速响应用户变化的兴趣。
随着计算机技术、信息处理能力和互联网的普及，服务对象的需求发生了深刻变化。信息获取渠道增多，消费者行为从被动接受转变为主动选择，需求更加多样化、复杂化。服务对象期望获得更高效、便捷、符合自身需求的服务。这一变化使传统的服务方式难以为继，也为个性化推荐系统的应用奠定了基础。
本系统的意义：
基于算能平台的个性化推荐系统能够显著提高服务的精准性和效率。通过挖掘和分析服务对象的偏好特点，可以更好地满足个体需求。信息传递不再受传统模式的单一化限制，服务更具针对性，体验更加优化。系统为用户提供的建议能够减少选择成本，同时提升用户的满意度和黏性。
这种系统的应用对于信息过载问题提供了解决方案。在海量信息的环境中，推荐系统帮助用户快速找到相关内容，降低了搜索时间，提高了信息利用效率。系统的推广促进了服务效率的提升，为现代化服务体系注入了更多可能性。其存在意义不仅在于满足个体需求，也为服务提供方开辟了新的商业价值和发展空间。
研究现状：
国内研究中，杜萍萍和孙翠平（2024）基于多源大数据的特点，设计了电商个性化推荐系统，提出了通过多源异质信息网络构建、购物情境优化算法以及混合推荐结果的方法来提升商品推荐效果，重点探讨了商品组合与消费场景对推荐精度的影响。王伟（2024）研究了人工智能技术在电子商务个性化推荐系统中的应用，针对现有系统的局限性提出了优化策略，目标在于提升平台竞争力，研究以优化用户体验为核心。余江龙等人（2024）综述了推荐系统的主要研究方法，包括基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解和深度学习技术，同时指出了冷启动问题、数据稀疏性等挑战，并提出跨模态推荐、强化学习和社交网络数据整合等未来发展趋势，拓展了推荐系统的应用领域与研究方向。
近年来，国内在实际应用层面也取得了重要进展。以昆明理工大学的研究为例，通过引入深度学习和大数据处理技术，推荐算法能够实现更加精准的用户兴趣捕捉和实时响应，改善了传统推荐方法的局限性。此外，针对隐私保护和数据安全，学者们开始采用联邦学习和隐私计算的方式，解决用户数据隐私与系统性能的平衡问题。国内研究方向逐步从传统技术方法向创新应用和个性化服务深化，为推荐系统在零售、教育、医疗等领域的广泛应用提供了重要支撑。
国外研究领域内，Siyu Wang和Chuansheng Wu（2024）基于大数据技术探讨了用户画像和推荐算法优化在电商推荐中的应用，通过协同过滤和内容过滤等方法提升了系统在商品推荐与广告推送中的实际效果，同时分析了大数据在个性化推荐中的关键作用，并展望了未来发展趋势。Martinez Rodrigo Arturo等人（2024）开发了面向个性化医疗的推荐系统，利用风险聚类模型评估早期血管老化风险，提出多维空间距离计算和代价函数优化的技术，显著提高了系统在健康风险评估中的效率，扩展了推荐系统的应用场景。
Chen Yuqi等人（2024）研究了移动平台上的个性化行动推荐系统，通过时间段和用户历史数据分析生成动态推荐，并引入管理员模块监督推荐过程，提高了系统的精确性与高效性。在学术综述方面，国外研究更加重视推荐算法的理论框架构建，例如结合用户行为建模与深度学习算法，进一步完善了推荐系统的学术基础。此外，随着社交媒体和智能设备的普及，推荐系统在多模态数据处理与实时响应能力方面的研究获得了快速发展，为未来更加高效智能的推荐系统开发奠定了基础。

二、课题需要研究或解决的问题及拟采用的方法：
研究问题：
1.如何基于用户行为和偏好数据构建动态用户画像，提高个性化推荐的精准性。
2.如何设计兼顾用户隐私保护和推荐性能的算法，满足用户对数据安全与服务质量的双重需求。
3.如何在算能平台中优化个性化推荐系统的资源利用率，实现高效计算与可扩展性。
拟采用的方法：
1.利用算能平台的建模能力，构建动态用户画像并实时更新用户特征数据。
2.采用隐私保护计算技术，设计兼顾用户隐私与性能的推荐算法。

3.通过分布式架构与动态资源调度，提高推荐系统的计算效率与可扩展性。