1、當(dāng)下，各種各樣的信息已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?，如何快速的從這些信息中找到用戶想要的信息是一個急迫需要解決的問題。門戶網(wǎng)站通過信息分類的方式方便人們尋找信息;搜索引擎通過與用戶之間的交互給用戶提供信息。但是由于信息增長的速度太快，門戶網(wǎng)站已經(jīng)不能把所有的信息布局到網(wǎng)站的首頁分類中。搜索引擎需在用戶根本不清楚輸入什么關(guān)鍵字的情況下無法返回準(zhǔn)確信息，所以兩者都不能很好的解決這個問題。
　　個性化推薦技術(shù)能夠主動的給用戶推薦信息，不需

2、要用戶主動參與，并且推薦過程是對用戶透明的。同時，個性化推薦能夠分別與門戶網(wǎng)站和搜索引擎有機結(jié)合，進一步發(fā)揮門戶網(wǎng)站和搜索引擎的潛能。
　　本文首先介紹了一些與推薦技術(shù)緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，闡述如何在推薦系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，然后介紹了現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù)。本文實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘算法和推薦算法的有機結(jié)合。通過降維技術(shù)解決用戶聚類過程中向量高維度的問題。同時使用數(shù)據(jù)填充技術(shù)解決了協(xié)同過濾推薦時用戶向量稀疏的問題。在實驗部分本