模糊决策树驱动的个性化推荐系统：准确度与实证验证

"基于模糊决策树的个性化推荐系统研究是由作者王璇在河海大学计算机及信息工程学院完成的一篇论文。该论文探讨了如何利用模糊决策树这一工具来改进传统的个性化推荐系统。首先，作者强调了在信息爆炸的时代，个性化服务的重要性，尤其是在搜索引擎存在局限性，如需要精确的关键字搜索和难以满足用户复杂需求的情况下。模糊逻辑的引入解决了传统推荐系统中商品描述过于单一的问题，例如在电影推荐中，一部电影可能同时具有多种类型，程度各异，用模糊逻辑可以更好地量化用户的喜好。 模糊决策树在此研究中起到了关键作用，它作为一种数据挖掘工具，可以从大量数据中挖掘出隐藏的关联性，生成模糊规则，这些规则能够更准确地反映出用户的偏好，而非简单的是非判断。Fuzzy-ID3算法在这个过程中起着生成和优化模糊规则的作用，它结合了决策树的学习能力与模糊逻辑的处理模糊性优势。 论文的核心内容包括模糊决策树的介绍，强调了其在获取模糊规则方面的优越性，以及如何将其应用于个性化推荐系统中的实际操作。作者构建了一个模糊推荐系统的软件架构，设计并实现了一个系统原型，通过实验验证了模糊决策树驱动的个性化推荐系统在有效性和推荐结果准确性上的提升。整个研究不仅具有学术价值，也为实际应用提供了新的解决方案，特别是在需要处理模糊性信息的场景中，如电影推荐、产品推荐等。"