ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】为提升个性化推荐系统准确性与用户满意度，设计了一种基于网络流量感知推荐算法。 结合用户行为数据与实时网络流量分析方法，深入理解用户当前与长期兴趣模式。 通过融合常规个性化推荐算法（如基于内容推荐算法、协同过滤算法），设计了一个创新融合推荐算法模型。 该模型不仅整合了传统推荐机制，还引入了对用户网络行为深度分析。 实验结果表明，与传统推荐算法相比，本算法在提高推荐相关性与用户满意度方面取得了显著成效，特别是在处理动态变化用户兴趣和大规模数据集时表现更为突出。
