改进的KL+JS散度融合推荐算法提升准确性

本文主要探讨了一种创新的推荐算法，即基于KL散度与JS散度相似度融合的推荐算法。当前，许多推荐系统在计算用户或项目之间的相似度时，过于依赖用户间的共同评分，这在用户-项目签到矩阵高度稀疏的情况下可能导致推荐结果的不准确性。为了解决这一问题，研究人员提出了一个改进的协同过滤策略。 该算法的核心在于，首先利用每个项目的基分值概率分布，通过KL散度来计算项目之间的显性反馈相似度。KL散度是一种衡量两个概率分布差异的度量，它能有效地评估项目之间的显性偏好一致性。接着，算法引入了隐狄利克雷主题分配模型，该模型可以推断出每个项目归属于T个主题的概率分布，从而捕捉潜在的用户兴趣。 进一步，通过JS散度计算项目之间的隐性反馈相似度，这是一种用于比较两个概率分布之间距离的统计方法，能够考虑项目的潜在偏好。这种融合了显性和隐性反馈的方法有助于提高推荐的全面性和准确性，即使在数据稀疏的情况下也能提供更精确的建议。 在实验部分，研究者采用了Yelp点评数据集进行验证，结果显示，与传统推荐算法相比，基于KL散度与JS散度相似度融合的推荐算法在提高推荐质量和缓解数据稀疏性方面表现出显著优势。因此，该算法在解决推荐系统中的数据稀疏问题以及提升推荐效果方面具有实用价值，并可能为未来的个性化推荐系统提供新的思考方向。 关键词：KL散度，隐狄利克雷过程，JS散度，推荐算法，Yelp，相似度，数据稀疏性。本文的研究成果对于商务智能、智能决策等领域具有重要意义，也为学术界和工业界提供了关于如何有效处理高稀疏性数据，提高推荐系统性能的新思路。