互联网隐式反馈下的推荐算法优化与应用

本文主要探讨了"基于隐式反馈偏移因子模型的推荐算法"的研究，由作者邱鑫玥和赵晶玲合作完成，发表在中国科技论文在线上。随着互联网的飞速发展，海量数据的积累使得推荐系统在各个领域中的应用越来越普遍。传统的推荐系统往往依赖于用户的显性反馈，如评分或购买行为，然而，隐性反馈，如用户的浏览、点击等行为，由于其非直接性和间接性，更能反映用户的潜在需求。 论文的核心创新在于，作者提出了一种新颖的方法，将用户的隐性反馈行为转化为更精确的用户兴趣度量，并在此基础上对经典的隐语义模型进行了改进。隐语义模型通常用于挖掘用户和物品之间的内在关联，但传统模型在处理隐性反馈时可能存在兴趣衰减和兴趣偏移的问题，即随着时间推移，用户的兴趣可能发生变化，或者某些物品的兴趣度被低估。 为了更准确地推荐给用户，该模型结合了上下文信息，通过分析用户在选择物品时的行为模式，计算出每个物品对用户的兴趣权重，并引入了隐式反馈偏移因子，以考虑兴趣随时间的动态变化。这种偏移因子有助于平衡新旧信息的影响，避免过度依赖近期行为导致的推荐偏差。 实验部分展示了该模型相较于其他310种推荐算法在平均百分比排序评价指标上的优越性能，这证明了模型的有效性和实用性。关键词包括“计算机应用”、“隐式反馈”、“兴趣衰减”、“兴趣偏移”以及“隐语义模型”，这些都突出了论文的核心关注点和研究领域。 这篇文章对于理解如何有效利用隐性反馈数据提升推荐系统的精度，特别是在考虑用户兴趣动态变化的情况下，具有重要的理论价值和实践意义。同时，它也展示了北京邮电大学计算机学院在这一领域的研究实力和贡献。