基于多算法协同的混合图书推荐系统研究

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摘要：为解决传统图书推荐系统面临的冷启动、社交互动不足、推荐单一等问题，文章设计了一款多算法协同的混合图书推荐系统。该系统在传统协同过滤的基础上引入社交网络和FunkSVD矩阵分解，综合考虑用户相似度、时间衰减因子等多重因素，实现了针对不同场景的多元化图书推荐服务。同时，为满足用户自主获取推荐信息的需求，引入通义千问大模型，利用其自然语言处理和深度学习能力生成推荐，结合提示工程进行优化，从而为用户提供更精准、智能的查询推荐结果。（剩余7826字）

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