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《基于深度学习的学术论文个性化推荐方法研究》篇一

一、引言

随着互联网的快速发展，学术资源日益丰富，学术论文的数量和质量都在不断增长。然而，对于科研人员和学生来说，面对海量的学术论文，如何快速准确地找到自己感兴趣的、符合研究需求的文献成为了一个亟待解决的问题。因此，学术论文的个性化推荐系统应运而生。本文旨在研究基于深度学习的学术论文个性化推荐方法，以提高推荐准确性和用户体验。

二、相关工作

在过去的几十年里，推荐系统在各个领域得到了广泛的应用。在学术论文推荐领域，传统的推荐方法主要基于协同过滤、内容过滤等方法。然而，这些方法往往忽视了论文的语义信息和用户的兴趣偏好，导致推荐效果不够理想。近年来