用户配置文件与目标项目驱动的邻居选择协同过滤算法

"这篇研究论文提出了一种新的协同过滤算法，称为基于用户配置文件和目标项目的邻居选择协同过滤算法。该算法旨在改进传统用户基础的协同过滤推荐系统，通过考虑用户配置文件的差异和用户评价的项目，以更精确地选择邻居用户，从而提高推荐的准确性。" 正文: 在信息爆炸的时代，个性化推荐系统已经成为帮助用户筛选海量信息的关键工具。协同过滤(Collaborative Filtering, CF)作为推荐系统中的主流方法，通过分析用户的历史行为数据来预测他们可能感兴趣的项目。然而，传统的用户基础协同过滤算法存在一些局限性，例如只考虑用户对项目的评分而忽视了用户个体特征的差异。 本文的作者，来自海南大学信息技术学院的郭亚琼、黄梦星和楼涛，针对这些局限性，提出了一个创新的算法。他们指出，传统算法在计算用户相似性时，没有充分考虑用户配置文件（如个人兴趣、喜好、行为模式等）的差异以及用户评价的具体项目。这可能导致推荐结果的不准确，尤其是当用户的偏好因时间、情境或个人兴趣变化而变化时。 为了解决这个问题，他们的新算法引入了一个加权系数，这个系数能够结合用户配置文件的相似性和用户评分的相似性来调整最终的用户相似度。这种做法使得算法能够在目标用户没有评价特定项目的情况下，依然能有效地选择合适的邻居用户。通过对用户配置文件的深入挖掘，算法可以更好地理解用户的兴趣动态，并且在推荐过程中考虑更多的上下文信息。 此外，通过选择与目标项目关联性更强的邻居，该算法提高了推荐的针对性和个性化程度。实验部分可能会展示该算法相比于传统方法在准确度、覆盖率和多样性等方面的改进，证明其在实际应用中的优势。 这篇研究论文贡献了一种新的协同过滤策略，它强调了用户配置文件和目标项目的角色，有望提升推荐系统的性能，尤其是在处理用户行为复杂多变的情况时。这一成果对于进一步优化推荐系统，提升用户体验具有重要的理论价值和实践意义。