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融合社会化标签的协同过滤个性化推荐策略：原理、实践与创新.docx

融合社会化标签的协同过滤个性化推荐策略：原理、实践与创新.docx

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    融合社会化标签的协同过滤个性化推荐策略：原理、实践与创新

    一、引言

    1.1研究背景与动因

    在当今数字化时代，互联网技术的飞速发展使得信息传播的速度和规模达到了前所未有的程度。各类信息如潮水般涌来，用户在享受信息丰富带来便利的同时，也面临着严重的信息过载问题。大量的信息使得用户难以快速、准确地找到自己真正感兴趣和需要的内容，这不仅浪费了用户的时间和精力，也降低了信息获取的效率和质量。

    为了解决信息过载问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交关系等多方面数据，利用机器学习、数据挖掘等技术，为用户提供符合其个性化需求的信息推荐，从而帮助用户在海量信息中快速

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