个性化算法系统的实时性参考文献中文

关于个性化算法系统的实时性问题的中文参考文献，以下是一些推荐：

1. 《基于大规模用户行为的实时推荐系统》- 陈东升等 主要探讨了如何基于用户实时行为数据构建高效的实时推荐系统。

2. 《面向实时动态社交网络的个性化推荐技术研究》- 孙立斌等 研究实时动态社交网络中如何进行高效的个性化推荐。

3. 《实时大数据分析技术》- 高亮 讲解实时大数据的相关技术，为实现个性化算法系统的实时性提供了技术支持。

4. 《基于Spark的实时推荐系统设计与优化》- 朱晓丹等 详细介绍了基于Spark框架的实时推荐系统的设计与性能优化方法。

5. 《利用机器学习技术提升个性化推荐系统的时效性和准确性》- 何斌等 讨论了如何运用机器学习技术提高推荐系统对于内容变化和用户需求的响应速度。

6. 《物联网环境下的智能推荐算法设计与实现》- 张治国 讲解在物联网环境下实时更新用户信息、快速生成推荐结果的方法。

7. 《大规模并行处理与实时数据处理技术》- 潘聿瑄等 探讨了大规模并行处理技术在实时数据处理中的应用。

8. 《实时数据仓库的设计和实现》- 刘思远 讨论了实时数据仓库的设计方法，为个性化算法提供即时数据支持。

请注意，由于部分论文可能未发布在开放数据库中，获取这些文献可以通过学校图书馆、知识服务平台或者期刊官网等途径。希望以上参考文献可以帮助您深入理解个性化算法系统实时性的研究现状和相关技术。