改进标签协同过滤算法提升推荐精度

本文主要探讨了"论文研究-改进的基于标签的协同过滤算法"这一主题，针对现有基于标签的个性化推荐系统存在的问题进行深入研究。传统的基于标签的协同过滤算法在构建用户兴趣模型时，未能充分利用用户的实际兴趣，且忽视了时间因素对推荐结果的影响。为了改善这些问题，研究者提出了一个创新的改进方法——ITCF（Improved Tag-based Collaborative Filtering）。 ITCF算法的关键在于将用户评分纳入标签权重的计算过程中，赋予用户对不同兴趣程度项目的不同权重，这样能够更准确地反映用户的真实喜好。此外，算法引入指数渐进遗忘函数和时间窗口机制，旨在捕捉用户兴趣随时间的变化，解决了传统协同过滤算法在面对大规模数据和矩阵稀疏性问题时推荐质量下降的问题，特别是对于新用户（冷启动）的推荐更具优势。 在实验部分，研究者选择Movielens数据集进行了实证分析。结果显示，ITCF算法在precision（精确率）、hit-rank（命中率）和NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain，归一化折扣累计增益）等多个评价指标上表现出色，相较于传统方法，其推荐质量和效果得到了显著提升。这表明ITCF算法在解决信息过载问题，提供个性化推荐服务方面具有更高的效能和可靠性。 这篇论文对基于标签的协同过滤算法进行了优化，旨在提高个性化推荐的精度和适应性，尤其适用于那些依赖用户行为数据的推荐场景，如音乐、电影等非文本项目。通过结合评分权重调整和时间敏感性策略，ITCF为构建高效、精准的推荐系统提供了新的理论支持和实践指导。