毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、时代背景在如今飞速发展的5G时代，移动端已经在全世界普及。
相比于曾经的电脑客户端而言，移动端设备已经进入了人们生活的方方面面，购物、社交、游戏这些曾经的线下活动转移至线上进行，占据了大部分的市场份额，重塑了当今人们的生活。
另一方面，为了满足用户在互联网的娱乐消费需求，巨量的信息内容被创造出来，等着人们去进行消耗 : 在淘宝天猫上的商品信息，抖音快手上的短视频信息，知乎豆瓣贴吧生产的文字图片信息人们沐浴在大量的信息流中，无时无刻不在接收着互联网产生的信息，没有停歇。
在这样的背景之下，如何才能帮助人们在信息海洋之中找到自己喜欢、所需要的信息呢？推荐系统孕育而生。
推荐系统的目的是匹配，匹配用户需求与商品，匹配用户兴趣与文章，匹配用户疑惑与答案在2006年，著名的娱乐公司Netflix举办了一场奖金为一百万美元的比赛，用于预测用于对电影的评分，以便用于向用户推荐电影。
这场比赛促进了推荐系统的发展，在同一时间段开始推荐系统开始成为大公司的盈利的技术焦点，在计算广告与商品推荐上大显身手。
如今，已经进入中国互联网争斗的下半场，腾讯与阿里的阵营之争已经形成。
头部厂商的应用APP已经开始大量应用推荐系统，同时借助深度学习技术以及天然的数据优势，如虎添翼。
但是，除了头部威名赫赫的几家厂商，还有大量的中小商家同样有些推荐，营销的愿望。
如今，微信的开放平台小程序给予了他们快速构建自己APP的能力，但是如何使用好他们的历史，对于中小商家的而言仍然是一个值得思考的问题。
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