改进协同过滤的调和熵权与矩阵分解推荐算法

本文主要探讨了一种融合调和用户熵权重和矩阵分解的推荐算法，针对传统的协同过滤方法在近邻选择过程中存在的问题。协同过滤依赖于用户的历史评分信息，然而，如果没有充分考虑评分的准确性以及邻居用户对目标用户的实际推荐影响力，就可能导致近邻选择的不精确。为了改善这一点，研究人员提出了一种创新策略。 首先，算法通过引入时间间隔权重对原始评分数据进行处理。时间间隔权重考虑了用户评分行为的时间间隔，赋予近期评分更高的权重，从而更准确地反映用户的当前偏好，生成一个更贴近实际情况的评分矩阵。这有助于减少过时信息的影响，提高推荐的时效性。 其次，该算法引入了调和的用户熵权重来计算用户间的相似度。熵权重是一种衡量不确定性的指标，在这里用来衡量用户在兴趣偏好上的差异，调和处理则可以更好地平衡不同用户的权重，避免极端权重带来的偏差，确保目标用户能从更合适的邻居中获得推荐。 接下来，该算法将上述处理过的用户相似度与矩阵分解技术相结合。矩阵分解通常用于分解评分矩阵为两个低秩矩阵的乘积，这样可以捕捉潜在的隐含因子，进而提高推荐的精度。通过融合这两个步骤，算法不仅提高了近邻选择的准确性，还提升了整体推荐模型的性能。 实验结果显示，相比于传统的协同过滤算法，这种融合方法能够生成更客观、更准确的评分矩阵，从而构建出更可靠和高质量的近邻集合。这显著提升了推荐系统的推荐质量，使得推荐结果更能满足用户的真实需求。 这篇文章提出了一个创新的推荐系统框架，通过结合时间间隔、用户熵权重和矩阵分解，优化了协同过滤的近邻选择过程，为提高个性化推荐的精度和效果提供了新的思路。这对于现代信息技术领域，特别是推荐系统的研究和发展具有重要的理论和实践意义。