融合项目偏差与用户偏好提升推荐准确度的算法

“融合项目偏差与用户偏好的推荐算法” 在推荐系统中，协同过滤是一种常见的技术，它基于用户的历史行为和项目的属性来预测用户可能的兴趣。然而，协同过滤方法面临两个主要问题：项目偏差和用户偏好。项目偏差指的是某个项目在整体评分上的倾向，可能高于或低于其他项目，而用户偏好则是用户对特定类型项目有固定喜好或厌恶的现象。这篇论文针对这两个问题，提出了一种融合项目偏差与用户偏好的推荐算法。 首先，该算法采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题建模对项目进行聚类，生成项目簇，以识别项目间的相似性。LDA是一种统计主题模型，它能从文本数据中发现隐藏的主题结构。通过这种方法，可以捕捉到项目间的内在关联，帮助理解项目间的偏差。 接着，算法利用K-means聚类算法对用户进行聚类，形成用户簇。K-means是一种无监督学习方法，用于将数据分配到预定数量的类别中，使得同一类别内的数据相似度最大，不同类别间的相似度最小。用户聚类有助于识别具有相似兴趣的用户群体。 然后，算法依据项目簇和用户簇的约束生成项目偏差分。这一步考虑了项目在不同用户簇中的表现，从而校正项目在全局评分上的偏差。同时，算法基于用户对项目的评分和项目类型，通过概率转移方法计算用户偏好分。概率转移是一种在不同状态之间传递概率的方法，这里用于从已知评分和项目类型推断用户的潜在偏好。 最后，算法结合项目偏差分和用户偏好分，以项目簇内已有评分的均值为基础，进行线性加权，生成预测评分。预测评分是推荐系统的核心，用于为用户推荐他们可能感兴趣的未评分项目。 对比实验结果显示，这种融合项目偏差与用户偏好的推荐算法能根据不同的近邻（即相似用户或项目）生成更合理的推荐，从而提高了推荐的准确性。这意味着用户可能会收到更符合其个人口味的推荐，增加了推荐系统的用户体验和满意度。 该研究通过集成项目偏差分析和用户偏好建模，提升了协同过滤推荐的效果，为推荐系统的设计提供了新的思路。这种改进的推荐算法不仅适用于传统的电商推荐，还可能应用于音乐、电影、新闻等多领域的个性化推荐。