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text-align:justify">在互联网时代，推荐算法已经成为继搜索引擎之后的另一种重要的信息获取方式。
无论是购物平台、短视频应用，还是新闻资讯服务，推荐算法每天都在为我们推送各种内容。
与传统的搜索不同，推荐系统能够在用户没有明确需求表达的情况下，通过分析用户的行为主动推荐可能让他/她感兴趣的信息。
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text-align:left">推荐算法的核心原理是基于用户或物品之间的相似性。
这种相似性可以通过多个维度来定义，如用户行为、物品属性等。
本节将深入探讨推荐算法的工作原理，并讨论推荐算法可能引发的社会问题，如“信息茧房”和
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text-align:justify">推荐是继搜索之后的另一种信息获取方式。
与搜索引擎需要用户主动提出搜索请求不同，推荐算法能够在用户未明确表达需求的情况下，通过分析其历史行为（如浏览记录、购买记录、点赞与分享等），推测用户的兴趣偏好，并智能地推荐可能感兴趣的内容。
图展示了在百度搜索“火星”后的结果，同时右侧显示了微博和抖音平台自动推荐的关于“火星”的相关新闻内容。
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style="text-align:center">搜索“火星”后相关媒体平台的推荐内容
