基本信息

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文档摘要

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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