基本信息
文件名称：推荐系统用户兴趣挖掘精准度提升答辩.pptx
文件大小：4.48 MB
总页数：10 页
更新时间：2026-01-18
总字数：约5.6千字
文档摘要
第一章概述：推荐系统与用户兴趣挖掘第二章用户兴趣特征工程第三章兴趣挖掘算法创新第四章实验设计与数据集第五章结果分析与讨论第六章总结与展望
01第一章概述：推荐系统与用户兴趣挖掘
推荐系统的价值与挑战推荐系统在现代数字化生态中扮演着至关重要的角色，其核心价值在于通过智能算法为用户提供个性化的内容或商品推荐，从而提升用户体验和商业价值。以亚马逊为例，其推荐系统在2005年就已经成为其核心竞争力之一，数据显示使用推荐功能的用户购买转化率提升了35%。然而，推荐系统的发展并非一帆风顺，传统协同过滤算法在面对冷启动场景时往往表现出明显的局限性。以Netflix为例，在其早期发展阶段（200