基本信息

---

下载

文档摘要

---

融合本体与降维技术：协同过滤推荐算法的深度革新与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户在海量的信息中快速准确地找到自己感兴趣的内容变得愈发困难。推荐系统作为一种有效的信息过滤工具应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户在海量信息中迅速定位到符合自身需求的内容。

推荐系统广泛应用于电商、社交网络、视频平台、新闻资讯等多个领域。在电商领域，如亚马逊、淘宝等平台，推荐系统通过分析用户的购买历史、浏览记录等数据，为用户推荐可能感兴趣的商品，极大地提高了用户购物的效率和满意度，同时也增加了商家的销售额