在知识经济时代，国内知识付费平台的规模、用户数和交易额持续快速增长，伴随着网民付费习惯的养成、在线
交易技术的完善和数字版权保护力度的加强，知识付费在线上开始高速发展。所以如何把精准的个性化推荐内容提供给知
识付费平台的用户，提升用户感知平台的服务品质，就变得至关重要了。尽管传统的协同过滤算法具有简单、有效等优点，
但评分矩阵在用户数量和项目数量增加、单纯依靠评分数据进行计算、降低推荐质量、难以满足用户个性化推荐需求的情
况下，在不考虑用户特征和偏好影响的前提下，存在着严重的稀疏问题，导致用户相似程度的计算准确度难以保证，推荐
质量也难以得到满足。
