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小红书用户个性化推荐算法抵抗行为影响因素研究

一、引言

随着互联网的飞速发展，个性化推荐系统在各类平台中得到了广泛应用。小红书作为一家以分享购物心得、生活方式为主的社交电商平台，其个性化推荐算法在提升用户体验和促进商品销售方面起到了关键作用。然而，用户行为对个性化推荐算法的影响因素却不容忽视。本文旨在研究小红书用户个性化推荐算法抵抗行为影响因素，以提升推荐系统的准确性和用户体验。

二、研究背景

小红书的个性化推荐算法基于用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系等多方面数据，通过机器学习技术进行训练和优化。然而，在实际使用过程中，用户的行为往往会对推荐算法产生一定的影响，如频繁取消关注、频繁更换有哪些信誉好的足球投注网站关