多模态异构信息驱动下的个性化推荐算法深度剖析与创新实践.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长，用户面临着信息过载的困境。如何从海量信息中快速、准确地获取自己感兴趣的内容，成为了亟待解决的问题。个性化推荐系统应运而生，它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的内容推荐，从而提高用户的信息获取效率和满意度。

随着多媒体技术和传感器技术的飞速发展，数据的形式日益丰富多样，多模态异构信息在各个领域中广泛存在。多模态异构信息是指包含多种不同类型的数据，如图像、文本、音频、视频等，这些数据具有不同的特征和表示形式，能够从多个角度描述事物的特征和属性。例如，在电商领域，商品信息不仅包含文本描述，还可能包