基于张量分解的推荐算法：原理、应用与优化探究.docx

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2025-09-10 发布于上海
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基于张量分解的推荐算法：原理、应用与优化探究.docx

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基于张量分解的推荐算法：原理、应用与优化探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网的迅猛发展使得信息呈爆炸式增长。无论是电商平台上琳琅满目的商品，视频网站中浩如烟海的影视资源，还是新闻客户端源源不断的资讯内容，用户都面临着从海量信息中筛选出自身真正感兴趣内容的难题。信息过载不仅给用户带来了困扰，也对各类互联网服务提供商提出了挑战，如何精准地将用户所需信息推送给用户，成为提升用户体验、增强平台竞争力的关键。在这样的背景下，推荐系统应运而生，它作为一种能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化推荐服务的技术，在解决信息过载问题方面发挥着至关重要的作用。

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