改进模糊划分提升协同过滤：GIFP-CCF算法的推荐性能优化

本文主要探讨了"改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法"（GIFP-CCF），针对传统协同过滤（CF）在实际应用中遇到的问题，如评分矩阵稀疏性、扩展性不足以及推荐准确率较低。这些问题在电子商务、社交媒体和广告销售等领域尤为突出，因为推荐系统的精准度直接影响用户体验。 GIFP-CCF算法旨在改进这些问题。首先，它在传统的基于修正余弦相似度的计算方法上引入了时间差因子，考虑用户对不同物品的评价时间，这有助于更准确地捕捉用户的实时偏好变化。其次，引入热门物品权重因子和冷门物品权重因子，分别给予热门和冷门商品不同的权重，平衡了推荐结果中的热门趋势和新颖性，提高了推荐的多样性。 核心部分是引入了改进的模糊划分聚类算法GIFP-FCM，该方法将具有相似属性特征的项目聚类在一起，构建索引矩阵。通过索引间的相似度搜索，找到与目标项目最接近的邻居，以此为基础进行推荐，这种方法显著提升了协同过滤的精度。这种方法强调了项目间的内在关联性和用户行为的复杂性，使得推荐更加精准。 为了验证GIFP-CCF算法的有效性，作者进行了与K-means-CF（基于K-means的协同过滤）、FCM-CF（基于模糊C均值聚类的协同过滤）以及GIFP-CCF自身的对比实验。实验结果显示，GIFP-CCF在推荐结果质量和推荐准确率方面表现出明显的优势，证明了其在实际应用中的优越性能。 这篇论文通过对传统协同过滤的创新改进，提出了一种结合模糊划分聚类和时间、热度因素的推荐策略，为提高推荐系统的效率和准确性提供了新的思路。这对于提升在线服务的个性化体验和商业价值具有重要意义。