基本信息

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文档摘要

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变分自动编码器赋能下的混合推荐算法深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着在海量信息中寻找自己真正感兴趣内容的挑战。推荐系统作为一种有效的信息过滤工具应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户精准地推荐可能感兴趣的商品、内容或服务，从而提高用户获取信息的效率，降低信息过载带来的困扰。

推荐算法作为推荐系统的核心，经历了多个发展阶段。早期的推荐算法主要包括基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。基于内容的推荐算法通过分析物品的属性特征以及用户的历史偏好，为用户推荐与已消费物品特征相似的物品。例如，在电影推荐系统中，