协同过滤算法改进：个性化推荐技术的突破与挑战

随着互联网的快速发展，个性化推荐技术已成为解决网络信息超载和提升用户体验的关键手段。协同过滤推荐算法因其在众多推荐系统中的广泛应用而备受关注，但它面临着用户兴趣迁移、冷启动、数据稀疏和可扩展性等挑战。本文主要研究如何改进协同过滤算法以解决这些问题。 首先，针对用户兴趣的动态性，作者提出了一种基于用户类型偏好的兴趣迁移模型。该模型通过分析用户对不同类型项目的评分，并考虑评分时间的影响，引入不同的衰减系数，使得对近期行为的依赖度更高，从而减少兴趣变化对推荐精度的负面影响。这种策略有助于保持推荐的时效性和精准度。 其次，为应对数据稀疏问题，作者构建了一个信任模型，结合了时间因素和用户评分数量对信任度的影响。利用T-采用率和可信度指标，模型计算出用户之间的直接信任度和间接信任度，然后将其与时间相关用户相似度进行加权融合，以提高推荐的可靠性，即使在数据稀疏的情况下也能提供更精确的推荐。 针对协同过滤算法的可扩展性问题，文章采用K-means聚类算法对用户进行分组，这有助于在大规模数据中进行高效处理。同时，作者引入熵值法来计算用户属性相似度，这种方法考虑了不同属性对个体区分的重要性，从而实现更精细的用户分类和个性化推荐，提高了算法的适用性和效率。 为了验证这些改进方法的有效性，作者利用MovieLens数据集进行了系列实验。实验结果表明，提出的改进策略显著提升了协同过滤推荐的精度、稳定性以及在处理大规模和动态数据时的性能。本文深入探讨了协同过滤算法在个性化推荐中的局限性，并提出创新的解决方案，对于提升推荐系统的实际应用价值具有重要意义。