基本信息

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文档摘要

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融合深度学习与矩阵分解：推荐系统的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网技术的迅猛发展使得信息呈爆炸式增长。据统计，互联网上每天产生的数据量高达数万亿字节，涵盖新闻资讯、商品信息、音视频内容等方方面面。以电商平台为例，像淘宝、京东这样的大型平台，商品种类数以亿计；视频平台如腾讯视频、爱奇艺，拥有海量的影视、综艺、纪录片等资源。如此庞大的信息量，远远超出了用户的处理和筛选能力，导致信息过载问题日益严重。信息过载不仅会使用户在寻找所需信息时耗费大量时间和精力，还可能导致用户产生焦虑、迷茫等负面情绪，降低用户体验。

为了解决信息过载问题，推荐系统应运而生。推荐系统作