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信息熵赋能协同过滤算法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着信息过载的困境。如何从海量的信息中快速、准确地获取自己感兴趣的内容，成为了亟待解决的问题。推荐系统应运而生，它作为一种信息过滤技术，能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐个性化的内容，有效缓解了信息过载问题，提升了用户体验，在电子商务、社交媒体、新闻资讯、在线视频等众多领域得到了广泛应用。例如，在电商平台中，推荐系统可以根据用户的浏览和购买记录，向用户推荐可能感兴趣的商品，提高用户的购买转化率；在视频平台中，推荐系统能够依据用户的观看历史，为用户推送符