摘要
随着互联网技术的迅猛发展和电子商务平台的普及，用户面临的信息过载问题日益严重。
推荐系统作为解决信息过载的有效手段之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
协同过滤推荐算法作为推荐系统中最为经典和应用最广泛的算法之一，其核心思想是“物以类聚，人以群分”。
KNN算法作为一种简单高效的协同过滤推荐算法，因其易于实现、推荐结果解释性强等优点，在推荐系统领域得到了广泛应用。
然而，传统的KNN算法也存在一些不足，如数据稀疏性问题、冷启动问题以及可扩展性问题等。
为了克服这些问题，研究者们提出了许多改进策略。
本文首先介绍了推荐系统的概念和意义，以及KNN算法的基本原理，然后重点综述了KNN算法在推荐系统中的研究现状，包括基于用户的KNN算法、基于物品的KNN算法以及KNN算法在推荐系统中的应用场景。
最后，本文总结了KNN算法在推荐系统中面临的挑战和未来的研究方向。
关键词：推荐系统；协同过滤；KNN算法；相似度度量；邻居选择
随着互联网和电子商务的快速发展，人们可以获取的信息量呈爆炸式增长，信息过载问题日益严重。
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