基本信息
文件名称：推荐系统中用户兴趣挖掘算法改进与实践.pptx
文件大小：1.01 MB
总页数：10 页
更新时间：2025-12-05
总字数：约3.78千字
文档摘要
第一章推荐系统与用户兴趣挖掘概述第二章协同过滤算法的原理与应用第三章内容推荐算法的原理与实践第四章混合推荐算法的优化与实现第五章用户兴趣挖掘算法的改进方向第六章用户兴趣挖掘算法的实践案例
01第一章推荐系统与用户兴趣挖掘概述
推荐系统与用户兴趣挖掘概述推荐系统的定义与重要性推荐系统的商业价值推荐系统面临的主要挑战推荐系统是指能够根据用户的历史行为数据，为用户推荐符合其兴趣的物品或服务的系统。推荐系统在电子商务、社交媒体、娱乐等领域具有巨大的商业价值。推荐系统面临的主要挑战包括数据稀疏性、冷启动问题和兴趣漂移。
用户兴趣挖掘的定义与目标用户兴趣挖掘的定义用户兴趣挖掘的目标用户兴趣挖