简介：摘要：个性化推荐系统在当前互联网平台中扮演着至关重要的角色，然而单一推荐算法存在着无法解决用户多样化需求的问题。因此，混合推荐模型应运而生，旨在结合多种推荐算法的优势，以提高推荐系统的准确性和覆盖范围。本文旨在探讨混合推荐模型的设计原理、构建步骤和优化策略，以期为个性化推荐系统的研究和实践提供有益的指导和借鉴。通过结合基于内容、协同过滤和深度学习等多种算法的优势，混合推荐模型能够更好地满足用户的个性化需求，提高推荐系统的效果和用户满意度。
电子商务平台中的用户行为数据分析与个性化推荐模型构建
