大数据驱动下的智能媒体内容个性化推荐机制研究

本文系统梳理了基于大数据的智能媒体内容推荐机制，分析协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等主流算法，并探讨多模态融合、强化学习、知识图谱及因果推断在推荐系统中的应用。本文针对冷启动、数据稀疏性、兴趣漂移及隐私安全等挑战，总结相应改进策略。研究表明大数据驱动的个性化推荐在智能媒体内容分发中具有广阔前景，研究可进一步关注公平性、可解释性及联邦学习等方向，提升推荐系统的智能化和鲁棒性。