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基于上下文学习的推荐算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。面对如此海量的信息，用户在获取自己真正需要的内容时面临着巨大的挑战，信息过载问题日益严重。推荐系统作为解决这一问题的有效手段，应运而生并得到了广泛的应用。

推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系等多源数据，利用机器学习、数据挖掘等技术，为用户精准推荐可能感兴趣的物品、内容或服务。在电子商务领域，如亚马逊、淘宝等平台，推荐系统能够根据用户的浏览和