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基于用户与产品多属性挖掘的去流行度偏差推荐研究
一、引言
随着互联网的快速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着海量的选择。在这样的背景下，推荐系统应运而生，旨在根据用户的兴趣和需求，为其提供个性化的推荐服务。然而，传统的推荐系统往往受到流行度偏差的影响，即热门物品往往比冷门物品获得更多的曝光和推荐机会。为了解决这一问题，本文提出了一种基于用户与产品多属性挖掘的去流行度偏差推荐方法。
二、用户与产品多属性挖掘
1.用户属性挖掘
用户属性是指用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣偏好等多方面的信息。为了更好地理解用户需求和兴趣，我们可以通过数据挖掘和机器学习技术对用户的浏览记录、有哪些信誉好的足球投注网站历史、购买行为
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