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《基于多源异构个人服务数据的服务预测与推荐方法》.docx

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《基于多源异构个人服务数据的服务预测与推荐方法》

一、引言

随着信息技术的飞速发展,个人服务数据呈现出多源异构的特点,涵盖社交网络、消费行为、生活习惯等多个方面。这些数据的存在为服务预测与推荐提供了丰富的资源。然而,如何有效地整合、分析和利用这些数据,以提高服务预测的准确性和推荐的质量,成为了当前研究的热点问题。本文将针对基于多源异构个人服务数据的服务预测与推荐方法展开探讨,旨在为相关研究与应用提供有益的参考。

二、多源异构个人服务数据概述

多源异构个人服务数据是指来自不同来源、不同格式、不同语义的个体数据,包括但不限于社交媒体数据、电商购物记录、网络日志、生活记录等。这些数据类型丰富、规模庞

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