基本信息

---

下载

文档摘要

---

第一章推荐系统算法改进的背景与意义第二章传统协同过滤算法的缺陷与改进方向第三章深度学习在推荐系统中的创新应用第四章推荐系统的评估方法与指标体系第五章推荐系统的可解释性技术第六章推荐系统的伦理与未来展望1

01第一章推荐系统算法改进的背景与意义

推荐系统现状概述推荐系统已成为互联网平台的核心功能，直接影响用户体验和商业价值。市场规模与增长全球推荐系统市场规模持续扩大，2023年达到190亿美元，年复合增长率超过15%。用户行为影响以Netflix为例，其推荐算法直接影响用户留存率，采用个性化推荐后，用户停留时间增加30%，付费转化率提升20%。信息分发关键环节3

推荐算法改进的驱动