基本信息

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文档摘要

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协同过滤算法在物品推荐系统中的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。从电子商务平台上琳琅满目的商品，到视频网站中数以百万计的视频内容，再到新闻资讯平台上源源不断的新闻报道，用户面临着严重的信息过载问题。如何在海量的信息中快速、准确地找到自己感兴趣的内容，成为了用户亟待解决的难题。

推荐系统应运而生，它作为一种能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化推荐服务的技术，在缓解信息过载问题上发挥着至关重要的作用。以电商平台为例，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推荐可能感兴趣的商品，不仅帮助用户节省了筛选