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融合用户画像与因子分解机：推荐算法的创新与实践.docx

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    融合用户画像与因子分解机：推荐算法的创新与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息爆炸的当今互联网时代，数据呈指数级增长，用户面临着海量的信息，难以快速准确地找到自己真正感兴趣的内容。推荐系统应运而生，成为解决信息过载问题的关键技术之一。它能够根据用户的行为、兴趣和偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务，从而提高用户获取信息的效率和满意度。

    推荐系统在众多领域得到了广泛应用，如电子商务、社交媒体、新闻资讯、视频音频等。在电子商务领域，推荐系统可以根据用户的历史购买记录和浏览行为，为用户推荐可能感兴趣的商品，提高用户的购买转化率和客单价，增加商家的销售额。以亚马逊为例，其推荐系统为公司带来

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