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中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2025）22-0117-03
0引言
智能推荐系统通过深度挖掘用户历史行为及偏好数据，能够实现高度个性化的信息推送，显著提升了用户对推荐结果的满意度，并为商业运营带来显著成效[1-2]。然而，随着深度学习等算法的大规模应用，推荐结果的可解释性日益模糊，用户对推荐依据的识别存在障碍，导致用户对系统的信任度持续下滑。（剩余5339字）
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大数据驱动的智能推荐可解释性提升策略
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