有效特征子集驱动的高效跨域推荐算法提升精度

在现代信息时代，推荐系统已成为许多在线服务的核心组成部分，它的核心任务是根据用户的过去行为预测他们可能感兴趣的内容。然而，用户项目评分矩阵的稀疏性问题是推荐系统的一大挑战，这意味着大部分用户对大部分项目都没有评分，导致数据不足，影响了推荐的准确性。针对这一问题，本文提出了一种名为"基于有效特征子集提取的高效推荐算法"（FSERA）。 FSERA的关键创新在于它引入了跨域推荐的概念，通过从辅助域（一个与目标域相关的但不完全相同的数据集）中提取有用的信息，来扩展目标域的数据量。在这个过程中，作者采用了K-means聚类算法来处理辅助域的数据，目的是减少冗余和噪声，从而识别出最具有代表性和影响力的特征子集。这种方法显著降低了算法的复杂度，使得协同过滤推荐更加高效。 协同过滤是一种常见的推荐策略，它基于用户或物品之间的相似性进行推荐。通过有效特征子集的协助，FSERA能够找到目标域中与用户历史行为相似的其他用户或者物品，进而提高推荐的精度。实验结果表明，相较于传统的推荐算法，FSERA在推荐精度上有了显著提升，这归功于其利用辅助域数据和特征选择的有效性。 该研究的成果对于解决推荐系统中的数据稀疏性问题具有实际意义，特别是在跨领域场景下，如电影推荐、商品推荐或新闻推荐等。通过优化特征子集的选择，FSERA展示了在推荐性能上的优势，这对于提升用户体验和系统效率具有重要的指导作用。文章的关键词包括“跨领域”、“特征选择”、“聚类”和“协同过滤”，这些词汇揭示了研究的核心技术和方法。 引用该文章时，应按照给出的格式："于旭, 王前龙, 徐凌伟, 田甜, 徐其江, 崔焕庆. 基于有效特征子集提取的高效推荐算法. 计算机系统应用, 2019, 28(7): 162-168. <http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6981.html>"。