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融合情感分析的推荐系统：消费者偏好洞察与精准推荐策略
一、引言
1.1研究背景与意义
在互联网蓬勃发展的当下，信息呈爆炸式增长，用户面临着海量的数据，如何从这些繁杂的信息中精准地获取自身所需，成为亟待解决的问题。推荐系统应运而生，它作为一种信息过滤系统，通过对用户历史行为、兴趣爱好等数据的分析，预测用户可能感兴趣的内容，为用户提供个性化的推荐服务。推荐系统在电子商务、社交媒体、视频流媒体、音乐平台等众多领域都发挥着关键作用，极大地提升了用户体验和平台的商业价值。
以电子商务领域为例，淘宝、京东等电商平台借助推荐系统，根据用户的浏览、购买历史，向用户推荐符合其需求的商品，有效提高了用户的购买转
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