基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究

打開文本圖片集

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，用戶在日常網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)中面臨著海量信息的沖擊，這導(dǎo)致了“信息過載”現(xiàn)象的日益嚴(yán)重。用戶難以從眾多信息中快速篩選出符合自身需求和興趣的內(nèi)容，這不僅影響了用戶體驗(yàn)，也降低了信息平臺(tái)的效率和價(jià)值[1-2]。為了解決這一問題，個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。其核心目標(biāo)是通過分析用戶的過往行為、興趣偏好和社交關(guān)系等數(shù)據(jù)，為用戶提供精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦，從而有效緩解信息過載問題，提升用戶體驗(yàn)和平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效果[3]。（剩余6528字）