基本信息

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文档摘要

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深度协同过滤算法在推荐系统中的创新应用与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，互联网上的信息呈爆炸式增长。无论是电商平台上琳琅满目的商品，视频网站中种类繁多的视频，还是新闻客户端海量的资讯内容，用户在面对如此庞大的信息时，往往会陷入信息过载的困境，难以迅速找到自己真正感兴趣的内容。推荐系统应运而生，它旨在通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，为用户精准推送符合其需求的内容，有效解决信息过载问题，提升用户体验。

协同过滤算法作为推荐系统中最为经典且应用广泛的算法之一，其核心思想是依据用户之间的相似行为或物品之间的相似属性来进行推荐。传统的协同过滤算法主要包括基于