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內(nèi)容個性化推薦優(yōu)化探索

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摘要：本文旨在提升推薦算法的效果，更好地滿足用戶個性化需求，為構(gòu)建更好的內(nèi)容推薦系統(tǒng)提供支持。文中闡述了內(nèi)容個性化推薦算法的重要性、目前存在的問題和局限性，并提出了相應的優(yōu)化改善方案。當前常見的內(nèi)容推薦算法在冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性、復雜關(guān)系建模和長期依賴等方面存在問題，本文針對這些問題進行了一系列優(yōu)化改善方案的探索。（剩余5967字）

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