摘要
个性化推荐系统旨在根据用户的历史行为和偏好，为用户提供精准的推荐服务。
然而，传统的推荐系统往往忽略了用户偏好和物品特征等方面存在的不确定性，导致推荐结果的准确性和鲁棒性不足。
不确定决策理论为解决这一问题提供了有效途径，通过对不确定信息的量化和分析，可以提高推荐系统在复杂环境下的决策能力。
本文首先介绍了个性化推荐系统和不确定决策理论的相关概念，然后对基于不确定决策理论的个性化推荐研究现状进行了综述，并分析了该领域面临的挑战和未来发展方向。
关键词：个性化推荐；不确定决策理论；用户偏好；推荐系统；不确定性
随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户难以从海量信息中快速找到自己需要的内容。
个性化推荐系统应运而生，其通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务，已成为解决信息过载问题的重要手段[1]。
传统的推荐算法，如协同过滤算法[25]、基于内容的推荐算法[25]等，在一定程度上能够满足用户的个性化需求。
然而，这些算法往往基于用户偏好和物品特征是确定的假设，而现实世界中用户偏好和物品特征存在着大量的不确定性，例如用户评分的模糊性、物品描述的不完整性等，这给传统推荐算法带来了很大的挑战。
不确定决策理论为解决推荐系统中的不确定性问题提供了新的思路。
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