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混合推荐算法

在上一节中，我们探讨了基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法的基本原理和实现方法。虽然这两种算法在各自的领域内都表现出了不错的效果，但它们各自也存在一些局限性。例如，基于内容的推荐算法在处理用户行为数据时较为单一，难以捕捉用户的潜在兴趣；而协同过滤推荐算法在处理稀疏数据时效果不佳，且存在冷启动问题。因此，为了提高推荐系统的准确性和鲁棒性，混合推荐算法应运而生。

混合推荐算法结合了多种推荐技术的优点，以克服单一推荐算法的缺点。在本节中，我们将详细介绍几种常见的混合推荐算法，并探讨如何在旅游推荐系统中应用这些算法。具体包括以下内容：

混合推荐算法