基本信息

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文档摘要

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破局稀疏：面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法优化与创新研究

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，用户在面对海量信息时往往感到无所适从。推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，能够根据用户的兴趣和行为，为其推荐个性化的内容，从而帮助用户快速找到感兴趣的信息，提高信息获取的效率和质量。在众多推荐算法中，协同过滤推荐算法因其能够有效利用用户之间的相似性，为用户提供准确的推荐结果，而成为推荐系统中应用最为广泛的算法之一。

协同过滤推荐算法的基本思想是：如果两个用户在过去的行为中对某些项目的评分或偏好表现出相似性，那么他们在未来对其他项目的偏好也可能相似。基于这一思