基本信息

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文档摘要

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非完备多源结构化知识迁移下的跨域推荐方法探究与实践

一、引言

1.1研究背景

在互联网信息爆炸的时代，信息过载问题日益严重，用户在海量的数据中获取自己真正需要的信息变得愈发困难。为了帮助用户更高效地筛选信息，推荐系统应运而生，并且在电子商务、社交媒体、在线娱乐等众多领域得到了广泛应用，成为了各大互联网平台提升用户体验、增加用户粘性和提高商业价值的重要工具。

传统的推荐系统通常基于单一领域的数据进行建模和推荐，例如在电商平台中，根据用户的购买历史和商品浏览记录来推荐相关商品；在音乐平台上，依据用户的听歌偏好来推荐相似风格的音乐。然而，随着互联网的不断发展和用户需求的日益多样化，这种基于单一领域