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基于神经网络的多领域资源推荐方法：模型、应用与优化.docx

基于神经网络的多领域资源推荐方法：模型、应用与优化.docx

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    基于神经网络的多领域资源推荐方法：模型、应用与优化

    一、引言

    1.1研究背景

    在互联网技术飞速发展的当下，信息爆炸成为显著特征，各类数据以惊人的速度增长，这使得用户在面对海量的多领域资源时，面临着严重的信息过载问题。以在线视频平台为例，据相关统计，截至2023年，某知名视频平台的视频数量已突破数亿部，涵盖电影、电视剧、综艺、纪录片等多个领域；音乐平台的歌曲数量也动辄千万计，从流行、摇滚到古典、民谣等各种音乐风格应有尽有；电商平台的商品种类更是繁杂，大到汽车、家电，小到日用品、饰品，琳琅满目。在如此庞大的资源库中，用户想要快速、精准地找到符合自身需求的资源，犹如大海捞针。

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