个性化推荐系统分为离线系统和在线系统，二者相互联系、相互配合，且它在发展过程中也存在一些问题。针对以上问题，可以通过用户主导推荐和项目指导推荐分别进行改进。另外，好的个性化推荐系统离不开优秀的设计，主要分为4个管理系统：源数据管理、ETL管理、数据策略管理和集群管理，重点是数据策略管理。该文通过对协同过滤算法的个性化推荐系统进行分析，希望能够通过该文简单的分析探讨为后研究者提供借鉴意义。
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