个性化网站的增量协同过滤推荐提升用户满意度

本文主要探讨的是"面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法"，针对个性化网站在满足用户检索需求时存在的问题，即很少考虑用户的检索意图，导致推荐效果不尽人意。论文作者李婷、张瑞芳和郭克华为解决这个问题，提出了一种创新的推荐策略。 增量协同过滤推荐模型的核心思想是对协同过滤算法进行了改进，协同过滤是一种广泛应用的推荐算法，尤其在基于用户历史行为的个性化推荐中。该模型首先通过分析用户的Web日志数据，获取用户的浏览行为，这些行为被转换为用户对项目或内容的评分。为了更准确地衡量用户之间的相似性，论文采用了改进的相似度计算方法，这有助于找到与目标用户有类似兴趣的邻居群体。 接下来，模型会根据这些邻居的评分预测用户可能的喜好，然后对预测结果进行排序，形成一个推荐列表。这个过程注重个性化，旨在提供更符合用户检索意图的结果，从而提升用户体验。为了实现实时和高效的数据更新，作者设计了一种增量更新算法，它能有效地维护和更新用户的偏好历史数据，确保推荐系统的准确性。 实验部分验证了这一方法的有效性，结果显示增量协同过滤推荐模型在个性化网站的应用场景下表现出色，能够提高推荐结果与用户意图的一致性。论文的研究关键词包括个性化网站、基于用户的协同过滤算法、推荐系统、用户意图以及增量式更新，为理解和进一步发展个性化推荐系统提供了有价值的研究参考。 这篇论文不仅关注于提升个性化网站的推荐质量，还强调了对用户行为和意图的理解，以及如何通过算法优化来实现个性化推荐的动态适应性。这对于提高网站的用户参与度和满意度具有重要意义。