1.2　问题与挑战

1.2.1　信息过载

19世纪之前信息资源相当匮乏，人们渴望能够快速地获得更多的信息，以便更好地做出决策。随着信息技术的兴起和发展，信息资源实现了高度共享，信息与知识的传播和获取变得极为高效，极大地方便了人们的工作和生活，但同时也带来了新的问题和挑战。网络用户规模的不断增长和网络应用数量的迅速增加，使得数据呈指数级增长。急剧增长的数据，远远超出了人们处理能力的范围，导致网络用户难以从海量的数据中找到真正对自己有用的信息。

解决信息过载问题的常用方法是使用搜索引擎和个性化推荐系统。搜索引擎在一定程度上缓解了信息过载，百度、谷歌等公司在商业上的成功也证明了这项技术的巨大价值，但它存在较大的局限性，如要求用户有明确的搜索需求，搜索结果缺乏个性化等。个性化推荐系统与搜索引擎不同，它不需要用户提供明确的检索信息，而是通过分析用户的行为，挖掘用户的潜在兴趣，预测用户可能感兴趣的信息，做到因人而异。尽管个性化推荐系统在个性化推荐方面取得了较大的成功，但在数据稀疏性（sparsity）、冷启动（cold start）、可扩展性（scalability）、隐私保护（privacy protect）等方面仍然存在问题，这些问题制约着推荐质量的进一步提升。

因此，为解决信息过载问题，本书探讨了基于机器学习（machine learning，ML）的个性化推荐方法，这对丰富个性化资源推荐、方法和手段具有一定现实意义。