基本信息

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文档摘要

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基于用户-商品交互的个性化推荐策略：算法、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与动因

在互联网信息爆炸的时代，各类数据呈指数级增长。据统计，截至2024年，全球互联网用户数量已超过50亿，电子商务平台上的商品种类也数以亿计。以亚马逊为例，其平台上的商品数量超过1.2亿种。在如此庞大的信息和商品资源中，用户往往面临信息过载的困境，难以快速找到符合自己需求的商品。这不仅降低了用户的购物效率，也使得电商平台的用户流失率增加。根据相关研究，当用户在电商平台上无法快速找到所需商品时，约70%的用户会选择离开平台，转而寻找其他购物渠道。

为了解决这一问题，个性化推荐技术应运而生。个性化