融合行为与内容的混合推荐系统设计

摘要

在当今信息爆炸的时代，推荐系统成为解决信息过载问题的关键工具。本文聚焦于融合用户行为和内容特
征的混合推荐系统设计与实现。随着互联网的飞速发展，用户面临海量信息却难以快速找到符合自身需求的内容。
传统推荐系统存在一定局限性，而融合用户行为与内容特征的混合推荐系统则有望突破这些瓶颈。通过对用户行为
数据的深入分析，如浏览历史、购买记录和评分等，能精准挖掘用户兴趣偏好。同时，借助先进的技术手段提取内
容特征，包括文本、图像及音频内容特征，建立丰富的特征向量。在此基础上，设计创新的推荐算法，如基于协同
过滤和内容特征的混合算法以及基于深度学习的混合算法等，为用户提供更加精准的个性化推荐，提高用户满意度
和忠诚度，具有重要的理论与实际应用价值。