移动电子商务环境下基于内容的推荐算法及应用文献综述

随着移动互联网技术的快速发展，移动电子商务蓬勃发展，用户规模和交易额持续增长。

然而，海量商品信息也为消费者带来了信息过载的困扰，如何精准地向用户推荐其感兴趣的商品成为移动电子商务平台亟待解决的关键问题。

基于内容的推荐算法作为推荐系统领域的重要分支，通过分析用户历史行为和偏好，以及商品自身的属性和特征，为用户提供个性化的商品推荐服务，有效地缓解了信息过载问题，提升了用户购物体验和平台竞争力。

本文首先介绍了移动电子商务环境和基于内容的推荐算法的相关概念，接着梳理了国内外研究现状，并对主要研究方法进行了分析，最后对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：移动电子商务；推荐算法；基于内容推荐；个性化推荐；信息过载

近年来，随着智能手机和移动互联网的普及，移动电子商务发展迅猛，用户数量和市场规模不断扩大。

据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国网民规模达10.51亿，其中手机网民规模达10.47亿，互联网普及率达74.4%，手机已成为人们获取信息、购物消费的重要工具。

然而，海量商品信息也为消费者带来了选择困难，用户难以从众多商品中快速找到自己需要的商品，即信息过载问题。

为了解决信息过载问题，提升用户购物体验，推荐系统应运而生。

推荐系统是一种信息过滤系统，其目的是根据用户的历史行为、兴趣偏好以及商品特征等信息，预测用户对特定商品的喜好程度，并将用户可能感兴趣的商品推荐给用户。