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文件名称:基于时序性相似度搜索的序列推荐方法:原理、应用与优化.docx
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总页数:27 页
更新时间:2025-07-03
总字数:约2.47万字
文档摘要
基于时序性相似度搜索的序列推荐方法:原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈指数级增长,为用户提供个性化的服务成为了众多应用的关键需求。序列推荐系统作为一种重要的个性化推荐技术,旨在根据用户的历史行为序列预测其未来的行为,从而为用户提供精准的推荐,在电商、音乐、新闻等多个领域都发挥着重要作用。
随着数据规模的不断增大和应用场景的日益复杂,传统的序列推荐方法逐渐暴露出一些局限性。例如,许多传统方法难以有效处理时间序列数据中的时序信息,导致推荐结果无法准确反映用户的实时兴趣和动态偏好变化。时序性相似度搜索作为一种能够有效处理时间序列数据的技术,为序列