上下文协同过滤新系统：解决个性化健康美食推荐的创新方法

本文探讨了在日益增长的互联网环境中，推荐系统（RS）对于满足用户需求的重要性，特别是随着用户和项目数量的爆炸性增长。焦点在于上下文感知的协同过滤系统，这是一种能够理解和适应用户环境变化的高级技术。作者提出了一项创新，即二维上下文协同过滤系统（2DCCRS），这是对传统协同过滤方法的扩展。 2DCCRS的关键创新在于两个方面。首先，它将语境分为内部和外部两种，通过这种划分，系统能够更精确地处理用户的行为和环境因素，从而降低复杂性并提高推荐的准确性。内部语境涉及用户的个人偏好和历史行为，而外部语境则考虑社会、文化或季节性影响。其次，作者引入了“利益相关者”和“聚合”概念，解决了新用户和新项目面临的冷启动问题。通过这种方式，系统能更好地处理新加入的用户和项目，提供更加个性化的推荐。 2DCCRS采用多层架构设计，分为预过滤层、协同过滤层和后过滤层。预过滤层针对冷启动问题，通过分析用户档案和项目特征相似性来生成初步推荐。中间的协同过滤层根据用户的喜好、兴趣和优先级进行个性化推荐。最深层的后过滤层则聚焦于环境适应性，提供与用户当前状况相匹配的推荐。 为了验证2DCCRS的实用性和有效性，作者开发了一个名为“健康美味”的个性化应用程序（HT），它利用2DCCRS框架为用户提供健康和美味的饮食建议，最大程度地满足用户的需求。实验结果表明，这种方法在实际应用中显示出极高的潜力，证明了提出的上下文协同过滤系统对于提升用户体验和健康营养教育的价值。 总结来说，本文的重要贡献在于提出了一种创新的推荐系统，不仅提升了推荐的精准度，还考虑了用户的内外部环境，解决了冷启动问题，并通过实际案例展示了其在个性化健康营养教育领域的成功应用。这项研究对于推动健康科技的发展和个性化服务的优化具有重要意义。