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冷启动场景下的混合推荐算法设计与用户兴趣探索

第一章绪论

1.1设计背景与问题分析

1.1.1领域发展现状

随着移动互联网与大数据技术的飞速发展，推荐系统已成为各类互联网应用的核心组件，广泛应用于电子商务、社交媒体、在线视频及新闻资讯等领域。当前推荐技术主要分为基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐三大类。协同过滤技术因其能够发现用户潜在兴趣而备受青睐，但其依赖于历史交互数据的特性也限制了其在特定场景下的应用。近年来，深度学习技术的引入使得推荐模型在特征提取与非线性关系建模方面取得了显著突破，极大地提升了推荐系统的准确性与泛化能力。

尽管推荐技术日趋成