基本信息

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文档摘要

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概率矩阵分解模型在个性化推荐中的深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网的迅猛发展使得信息呈爆炸式增长。无论是在电子商务平台、社交媒体、在线视频网站还是新闻资讯平台，用户都面临着海量的信息。这种信息过载现象使得用户在寻找自己真正感兴趣的内容时变得愈发困难，也给信息提供者带来了如何精准触达目标用户的挑战。例如，在电商平台上，面对数以百万计的商品，用户可能需要花费大量时间去筛选自己需要的产品；在视频网站中，众多的视频内容也让用户难以快速找到符合自己口味的节目。

个性化推荐系统应运而生，它作为解决信息过载问题的有效手段，通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系