基于多源数据融合与深度学习的电信产品个性化推荐建模研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，电信市场竞争愈发激烈。各类电信运营商不断推出丰富多样的产品与服务，以争夺有限的市场份额。从基础的语音通话、短信服务，到高速的移动数据流量套餐、各类增值服务，电信产品的种类日益繁杂。然而，市场饱和度逐渐提高，新用户增长空间变窄，运营商之间的竞争从单纯的产品数量竞争，转变为如何精准满足用户个性化需求的竞争。

在这样的背景下，个性化推荐对于电信产品营销具有至关重要的意义。一方面，它能够显著提升用户体验。用户不再需要在众多繁杂的电信产品中自行筛选，而是可以直接获得符合自身需求的产品推荐。