基于二部分图网络的推荐算法改进研究

"这篇文档是F004-Z-詹俊龙的研究论文，主要探讨了二部分图网络推荐算法的改进。文章指出，随着互联网尤其是电子商务的快速发展，信息过载问题日益严重，推荐系统成为了解决这一问题的关键。文中详细分析了基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐以及混合推荐系统，并针对它们的数据稀疏性和冷启动问题提出改进策略。论文以Movielens数据集为实验基础，提出了改进的二部分图网络推荐算法，引入权值系数以更精确地反映用户对项目的喜好程度，并通过项目度与权重之和的比值来提升推荐的多样性和流行性。实验结果显示，改进后的算法在推荐准确性、多样性和流行性上表现更优。关键词包括二分图网络、推荐系统、个性化、权值系数、多样性、流行性。论文的第一章阐述了选题背景和研究意义，强调了在信息爆炸时代，个性化推荐系统对于帮助用户筛选信息的重要性，尤其是在电子商务领域的应用。" 这篇论文的核心内容是关于推荐系统中的二部分图网络推荐算法的优化。二部分图网络是一种模型，其中用户和项目分别位于图的两个不同部分，边表示用户对项目的交互或选择。传统算法通常简单地判断用户是否选择过某个项目，而没有考虑用户选择的强度或偏好。为了改进这一点，论文引入了权值系数λ1和λ2，这些系数可以量化用户对项目的喜欢程度，从而提高推荐的精度。此外，通过引入项目度（即与该项目相连的用户数量）和项目权值之和的比值θ，旨在平衡推荐的多样性和流行性，使得推荐不仅考虑用户个人喜好，还能提供流行和多样性的选择，以提升用户体验。实验结果证明了这些改进的有效性，这为未来推荐系统的设计提供了新的思路和优化方向。