《2024年基于协同过滤和深度学习的混合推荐算法研究》范文.docx

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《基于协同过滤和深度学习的混合推荐算法研究》篇一

一、引言

随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着海量的选择。推荐系统作为解决这一问题的有效手段，受到了广泛的关注。在众多的推荐算法中，基于协同过滤和深度学习的混合推荐算法以其精准性和泛化性得到了广泛的应用。本文旨在深入研究基于协同过滤和深度学习的混合推荐算法，以提高推荐系统的性能。

二、协同过滤推荐算法

协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和偏好，找出相似的用户或物品，从而进行推荐。协同过滤推荐算法主要包括用户协同过滤和物品协同过滤两种方法。

用户协同过滤主要是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后

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