协同过滤系统数据稀疏性问题的深度剖析与优化策略.docx
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协同过滤系统数据稀疏性问题的深度剖析与优化策略
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着从海量信息中筛选出自己感兴趣内容的挑战。推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户精准推荐相关的物品、服务或内容，极大地提升了用户获取信息的效率和满意度。协同过滤作为推荐系统中最为经典且广泛应用的技术之一，自诞生以来便在学术界和工业界引起了广泛关注。
协同过滤系统的基本假设是“物以类聚，人以群分”，即具有相似兴趣爱好的用户往往会对相同或相似的物品产生偏好。基于这一假设，协同过滤系统通过分析用户-物品的交互数据，挖掘用户之间的相似
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