基本信息

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文档摘要

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基于双线性模型的标签推荐系统：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网上的信息呈现出爆炸式增长的态势。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节，社交媒体平台上每分钟会发布数百万条内容，电商网站上陈列着数以亿计的商品。面对如此海量的信息，用户往往会陷入信息过载的困境，难以快速、准确地找到自己真正感兴趣的内容。例如，在视频平台上，用户可能花费大量时间在众多视频中筛选，却仍找不到符合自己口味的作品；在新闻资讯类应用中，用户可能被大量无关紧要的新闻淹没，错过真正有价值的信息。

推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段，应运而生并得到了广泛应用。它通过分析用户的行为