摘要
个性化推荐系统已经成为解决信息过载和提升用户体验的关键技术，它通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，向用户推荐其可能感兴趣的信息或商品。
网络爬虫作为一种高效的信息采集工具，能够从互联网上获取海量数据，为构建个性化推荐系统提供了丰富的素材。
本文首先概述了个性化推荐系统和网络爬虫技术，然后分别从数据采集、用户画像构建、推荐算法等方面对基于网络爬虫的个性化推荐系统进行了综述，并对现有研究的优势和不足进行了分析。
最后，展望了基于网络爬虫的个性化推荐系统的未来发展趋势，并指出其面临的挑战。
关键词：个性化推荐系统；网络爬虫；用户画像；推荐算法；信息过载
随着互联网技术的飞速发展，信息量呈爆炸式增长，人们在面对海量信息时often感到无所适从，信息过载问题日益突出。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好，从海量信息中筛选出用户可能感兴趣的信息或商品，从而有效地解决信息过载问题，提升用户体验[1]。
个性化推荐系统是一种信息过滤系统，其核心目标是根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，预测用户对特定项目的喜好程度，并将用户可能感兴趣的项目推荐给用户。
推荐系统的出现，不仅能够帮助用户更快地找到自己需要的信息，还能够帮助商家精准地定位目标用户，提高营销效率。
网络爬虫，又称网络蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
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