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基于用户评论和评分的协同过滤算法：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。用户面临着从海量信息中筛选出自己真正感兴趣内容的挑战，这一现象被称为“信息过载”。据统计，仅在电商领域，全球商品种类已达数十亿级别，在视频平台，每天上传的视频时长达数百万小时。面对如此庞大的信息，用户往往会感到无所适从，难以高效地获取所需。推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣和行为，为用户精准推送可能感兴趣的信息，有效缓解信息过载问题。
协同过滤算法作为推荐系统中应用最为广泛的算法之一，具有独特的优势。其核心思想基于“人以群分”的理念，即如果用户A和用
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