计算自适应快速推荐算法：应对用户兴趣漂移

"满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法.pdf" 这篇论文提出了一种新的推荐算法，旨在解决传统推荐系统在处理大数据量时性能低下以及无法有效应对用户兴趣随时间变化的问题。该算法被称为“满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法”。 在当前的大数据环境下，推荐系统的效率和准确性是关键。传统的推荐算法通常基于用户的历史评分来计算用户之间的相似性，但这种方法忽略了用户兴趣可能随时间发生的漂移。论文的作者孙光明和王硕针对这一问题，设计了一种计算自适应策略。他们利用CPU等计算资源的实时使用率动态调整推荐用户的窗口大小，以优化计算负载。此外，他们还根据项目类别和访问热度来动态分配计算时间，这有助于优先处理热门项目和高优先级用户，从而提高计算效率和响应速度。 为了适应用户兴趣的变化，算法引入了一个兴趣度量函数，该函数会随时间变化，以反映用户对项目的访问频率。这种兴趣度量方法能够更好地捕捉用户的实时兴趣，而不是仅仅依赖过去的行为记录。通过这种方式，推荐的质量得到了提升，因为系统能更好地理解和预测用户当前的兴趣状态。 实验结果证明了该算法的优越性，它不仅在速度上超过了现有的推荐算法，而且在推荐准确性上表现出色，提供了更好的用户体验。论文的关键词包括用户兴趣漂移、计算自适应和推荐算法，表明这些是研究的核心内容。 这篇论文的贡献在于提供了一种新颖的推荐策略，它通过计算自适应和兴趣漂移的考虑，改善了推荐系统的性能和效果，对于大数据环境下的个性化推荐服务具有重要的理论和实践意义。