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面向推荐系统的协同过滤算法优化论文

摘要：随着互联网技术的飞速发展，推荐系统在电子商务、社交网络、在线教育等领域得到了广泛应用。协同过滤算法作为推荐系统中最常用的算法之一，在提高推荐质量方面发挥着重要作用。然而，传统的协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、推荐结果多样性不足等问题。本文针对这些问题，对协同过滤算法进行优化，以提高推荐系统的性能。

关键词：推荐系统；协同过滤；算法优化；冷启动；数据稀疏

一、引言

（一）协同过滤算法在推荐系统中的应用

1.内容推荐：协同过滤算法可以基于用户的历史行为和相似度计算，为用户推荐相关内容，如电影、音乐、商品等。

2.个性化推荐：协同过滤算法可以根据用户的