摘 要
随着大数据技术的迅猛发展，推荐系统在信息过载问题中的作用日益凸显，但其性能优化仍面临诸多挑战。本研究旨在探索大数据环境下提升推荐系统性能的有效策略，通过引入分布式计算框架与深度学习算法，构建了一种融合用户行为特征和上下文信息的新型推荐模型。研究采用Spark平台实现大规模数据处理，并结合矩阵分解与神经网络技术优化推荐精度。实验结果表明，所提方法在冷启动问题缓解、实时性增强及个性化程度提升方面表现优异，相较于传统方法，推荐准确率提升了约15%。此外，本研究创新性地提出一种基于注意力机制的特征权重调整方案，显著改善了复杂场景下的推荐效果。总体而言，该研究为大数据驱动的推荐系统性能优化提供了新思路，具有重要的理论价值与实践意义。
关键词：推荐系统；大数据；深度学习；注意力机制；性能优化
目 录
一、绪论 1
（一）大数据与推荐系统性能提升背景分析 1
（二）推荐系统性能研究现状与挑战 1
二、数据处理对推荐系统性能的影响 2
（一）大数据环境下的数据清洗策略 2
（二）数据降维技术在推荐系统中的应用 3
（三）数据预处理对性能优化的具体作用 3
三、算法改进与推荐系统性能提升 4
（一）基于协同过滤的算法优化策略 4
（二）深度学习在推荐系统中的应用研究 5
（三）混合算法设计及其性能评估 5
四、实时性与个性化推荐性能优化 6
（一）实时推荐系统的架构设计与实现 6
（二）用户行为建模与个性化推荐优化 7
（三）性能测试与实时性优化效果分析 7
结论 8
参考文献 10
致 谢 12
