基于数据分析的用户行为预测与个性化推荐算法研究

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摘要：为了实现对用户行为的准确预测和个性化兴趣的深度表达，本研究基于大规模用户日志数据构建了融合深度学习和机器学习的行为序列预测模型，并将其应用于个性化推荐领域。实证结果显示，相比于各个单一模型，将决策行为特征迁移到推荐方法中能够取得更好的效果。本研究验证了跨领域迁移用户表达特征以优化个性化推荐的有效性，为深入理解用户复杂兴趣奠定了坚实的基础。（剩余5101字）

试读结束

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