融合用户兴趣动态与聚类分析的混合推荐算法优化与实践.docx

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2025-07-21 发布于上海
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融合用户兴趣动态与聚类分析的混合推荐算法优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网的迅猛发展使得信息呈爆炸式增长。无论是在电子商务平台、社交媒体、在线视频网站还是新闻资讯类应用中，用户都面临着海量的数据。例如，在电商平台上，商品种类繁多，从日常生活用品到各类电子产品，琳琅满目；社交媒体上，用户每天会接收到大量的动态更新、文章分享等内容。这种信息过载的现象给用户带来了巨大的筛选压力，使得用户难以快速、准确地找到自己真正感兴趣的内容。据相关研究表明，在一些大型电商平台上，用户平均需要花费数分钟甚至更长时间来浏览众多商品，才能找到心仪的产品，这无疑降低了用户体验和购物效率