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《基于细粒度特征交叉的潮玩推荐系统研究与实现》

一、引言

随着互联网的飞速发展，电子商务平台逐渐成为人们获取信息和购买商品的主要途径。潮玩市场作为电商领域的一个细分市场，其产品种类繁多、更新换代迅速，为用户提供了丰富的选择。然而，面对海量的潮玩商品，用户往往难以找到符合自己喜好的产品。因此，一个高效、准确的潮玩推荐系统显得尤为重要。本文提出了一种基于细粒度特征交叉的潮玩推荐系统，旨在通过深度学习技术，对用户行为和商品属性进行精细化的分析和挖掘，从而为用户提供更加精准的潮玩推荐。

二、相关研究综述

潮玩推荐系统是近年来电商领域的研究热点之一。目前，大多数推荐系统主要基于用户行为、商品属性和内容等