基于多算法協(xié)同的混合圖書推薦系統(tǒng)研究

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摘要：為解決傳統(tǒng)圖書推薦系統(tǒng)面臨的冷啟動(dòng)、社交互動(dòng)不足、推薦單一等問題，文章設(shè)計(jì)了一款多算法協(xié)同的混合圖書推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)在傳統(tǒng)協(xié)同過濾的基礎(chǔ)上引入社交網(wǎng)絡(luò)和FunkSVD矩陣分解，綜合考慮用戶相似度、時(shí)間衰減因子等多重因素，實(shí)現(xiàn)了針對不同場景的多元化圖書推薦服務(wù)。同時(shí)，為滿足用戶自主獲取推薦信息的需求，引入通義千問大模型，利用其自然語言處理和深度學(xué)習(xí)能力生成推薦，結(jié)合提示工程進(jìn)行優(yōu)化，從而為用戶提供更精準(zhǔn)、智能的查詢推薦結(jié)果。（剩余7826字）