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发布时间: 2025-08-22 01:46:31 阅读量: 4 订阅数: 15 


网络时代的个性化标签推荐系统
本文探讨了网络时代信息管理中的个性化标签推荐系统。通过结合标签流行度、文本信息和时间因素,提出了一个混合模型,旨在更好地理解和预测用户的兴趣变化。该系统不仅提高了推荐的准确性,还增强了用户体验。实验结果表明,这种方法在理论上和实践中均表现出色,尤其适用于微博等社交平台,能够有效提升用户参与度和满意度。此外,文中还讨论了如何平衡不同特征的重要性,以确保推荐结果既符合当前热点,又能满足用户的长期兴趣。
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张_伟_杰
人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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