协同过滤改进算法提升美食推荐精度：实验与应用

本文主要探讨了一种基于协同过滤的美食推荐算法，针对传统协同过滤算法在数据稀疏性问题上的局限，提出了改进策略以提升推荐的精准度。首先，通过均值中心化处理实验数据，消除了个人评分习惯带来的推荐误差，使得算法更加客观。接着，为了降低评分矩阵的稀疏性，采用了改进的空值填补方法，这有助于挖掘潜在的用户偏好信息。 在计算相似度时，作者引入了遗忘函数这一概念，这是一种记忆衰减机制，可以避免过早地忘记用户过去的喜好，从而提供更符合当前兴趣的推荐。同时，考虑到用户间可能存在信任关系，该算法还考虑了用户间的信任度，这种社交因素的纳入进一步增强了推荐的个性化和准确性。 实验结果表明，改进后的算法相较于传统协同过滤算法在美食推荐领域的准确率有所提升，证明了考虑用户和项目之外的其他因素，如个人评分习惯和信任关系，以及针对不同数据特性选择合适的算法对于提高推荐效果的重要性。研究者们总结出，对于推荐系统而言，不仅要依赖用户的历史行为数据，还要结合多元因素进行分析，才能实现更精准的个性化推荐。 此外，本文的研究背景得到了国家自然科学基金项目的资助，显示了其在学术界的认可和支持。作者团队由多位具有不同研究方向的专家组成，包括熊聪聪教授、邓滢助教、史艳翠讲师等，他们的合作展现了跨学科研究的优势，共同推动了推荐系统技术的发展。 本文的贡献在于提出了一种融合了遗忘函数、信任度和空值处理策略的协同过滤美食推荐算法，并通过实证研究验证了其有效性，为未来的推荐系统研究提供了新的思路和方法。