在当前家庭数字化日益增长的背景下，个性化智能推荐系统的研究和应用得到了广泛的关注。本文探讨了如何通过结合协同式信息过滤技术和数据挖掘技术，设计并实现一个智能型、个性化的多媒体推荐系统。推荐系统的主要目的是基于用户的行为和偏好，分析并推荐用户感兴趣的内容，如电影、音乐、书籍、新闻、图片和网页等。
推荐系统利用信息过滤技术将不同的内容推荐给可能感兴趣的用户。传统的推荐系统实现通常是通过比较用户的个人喜好和特定参考特征，以预测用户对未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可以是基于项目本身的信息，或是用户所处的社会或社团环境。互联网上数据和内容的不断增长使得推荐系统的作用变得日益重要。用户在海量数据面前很难找到自己真正想要的信息，仅依靠搜索功能是不够的。推荐系统能够通过分析用户的行为来预测用户的喜好，帮助用户更轻松地找到他们潜在需要的信息。
数据挖掘技术在个性化智能推荐系统中扮演着关键角色。数据挖掘是一种使用特殊算法从大量数据中发掘有意义的关系或规则的过程。典型的算法包括Rakesh Agrawal等人提出的Apriori算法。在推荐系统中，数据挖掘可以用来分析用户的使用习惯、使用时间、使用环境以及最近选择的项目等，以此作为个性化推荐的依据。
本文研究的推荐系统通过个人信息的自我学习技术、个性化特征分析技术以及多媒体内容的搜寻技术，将上述技术应用于推荐服务系统，从而提供更加智能和个性化的推荐。研究的关键点包括如何利用数据挖掘技术快速地从大量可供选择的资料中识别出具有关联相似性的用户，并将用户个人的特征反映在视频节目列表上。
本研究聚焦于以下几个核心知识点：
1. 协同式信息过滤技术：这是一种在推荐系统中广泛使用的技术，它通过分析用户与其他用户之间的关联性来预测用户可能感兴趣的内容。
2. 数据挖掘技术：该技术在推荐系统中用于从大量用户行为数据中提取有用信息，发现用户的行为模式和偏好，从而提升推荐的准确性。
3. 自我学习技术：在个性化推荐系统中，自我学习技术使系统能够基于用户的历史行为和反馈来优化推荐算法。
4. 个性化特征分析技术：该技术帮助系统理解每个用户的独特需求和喜好，并据此进行个性化的推荐。
5. 多媒体内容搜寻技术：这项技术是推荐系统能够提供多媒体内容推荐的重要基础，它涵盖了对多媒体数据的索引、搜索和检索技术。
通过上述技术的应用，个性化智能推荐系统能够有效地向用户提供与他们兴趣相匹配的内容，改善用户体验，提高用户满意度。同时，这种系统的设计和实现对于当前数字化家庭环境具有重要的实践意义，可以帮助用户在信息过载的时代中快速定位到自己感兴趣的内容。
本文的研究成果对于从事数据分析、机器学习、推荐系统开发、家庭数字化应用等相关领域的专业人士有着重要的参考价值。它不仅有助于推动推荐技术的发展，也为家庭数字化环境中智能推荐系统的应用提供了新的思路和解决方案。
