基于图神经网络的个性化推荐系统研究

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在当今信息爆炸的时代，用户在日常网络活动中面临着海量信息的冲击，这导致了“信息过载”现象的日益严重。用户难以从众多信息中快速筛选出符合自身需求和兴趣的内容，这不仅影响了用户体验，也降低了信息平台的效率和价值[1-2]。为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。其核心目标是通过分析用户的过往行为、兴趣偏好和社交关系等数据，为用户提供精准的内容推荐，从而有效缓解信息过载问题，提升用户体验和平台的运营效果[3]。（剩余6528字）

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