基于神经网络融合用户交互历史的推荐算法：模型构建与应用研究

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，互联网技术的飞速发展使得信息呈爆炸式增长。无论是在电商平台上琳琅满目的商品，还是社交媒体中源源不断的内容，亦或是视频网站海量的影视资源，用户都面临着严重的信息过载问题。据统计，电商平台如淘宝、京东，商品种类数以亿计；社交媒体平台如微信、微博，每日产生的信息更是难以计数。在如此庞大的信息海洋中，用户往往需要花费大量时间和精力去筛选自己真正感兴趣的内容，这不仅降低了用户体验，也限制了信息的有效传播和利用。

推荐系统应运而生，作为一种能够有效缓解信息过载问题的技术，它通过分析用户的行为数