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文化用品智能推荐算法研究分析报告
本研究针对文化用品市场用户需求个性化与多样化特点，聚焦传统推荐算法在文化用品领域适配性不足的问题，旨在研究适配文化用品特性的智能推荐算法。通过融合用户行为数据、产品属性特征及文化场景需求，构建多维度推荐模型，提升文化用品推荐的精准度与用户满意度。研究对解决文化用品推荐中的冷启动、长尾效应及个性化匹配难题具有重要实践意义，可推动文化用品市场供需高效对接，满足用户差异化需求，促进文化消费升级。
一、引言
当前文化用品行业面临多重痛点问题，严重制约市场健康发展。首先，信息过载问题突出。电商平台数据显示，文化用品类目商品数量超过1
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