基本信息

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文档摘要

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基于循环神经网络的序列化推荐算法：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，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着海量的数据选择，如何从这些海量信息中找到自己真正感兴趣的内容成为一大难题。推荐系统作为一种能够帮助用户快速筛选出感兴趣信息的技术，应运而生，并在电商、社交媒体、新闻资讯、视频音乐等众多领域得到了广泛应用。它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，为用户提供个性化的推荐服务，不仅能够提高用户获取信息的效率，还能帮助企业提升用户满意度、增加用户粘性和销售额。

传统的推荐算法，如基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及混合推荐算法等，在一定程度上解决了信息过载的