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深度赋能：基于深度学习的论文推荐模型与多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，学术领域的发展日新月异，学术文献数量呈现出迅猛增长的态势。据相关统计，科技论文数量每年以6%-8%的速率递增，这一增长速度使得科研工作者面临着前所未有的信息筛选压力。面对海量的学术论文，科研人员在检索与自身研究方向相关的高质量文献时，往往需要耗费大量的时间和精力。例如，在某一新兴研究领域，当科研人员进行文献调研时，可能会在学术数据库中检索到成百上千篇相关论文，而从中准确筛选出真正有价值的文献犹如大海捞针。

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