协同过滤推荐算法改进：基于贡献因子的邻居选择

"基于贡献因子的协同过滤推荐算法.pdf" 这篇论文深入探讨了协同过滤推荐算法的一个关键问题，即邻居选择的局限性。传统的基于KNN（K-最近邻）的协同过滤方法在选取用户邻居时，往往忽视了邻居用户的个体差异，导致某些盲目跟风的邻居在预测目标用户对未知项目的评分时贡献较小。为了优化这一情况，论文提出了一个名为“贡献因子”的概念，旨在从非共同评价项目集的角度评估邻居用户的推荐能力。 贡献因子的引入使得算法能够更精确地识别出那些具有真正影响力的邻居。它考虑了邻居用户对于未被共同评价项目的推荐贡献度，而不仅仅是基于共享评价项目的历史行为。通过计算每个邻居对目标用户的推荐贡献度，可以更科学地选择邻居并重新计算其在预测未知项目评分时的权重，从而提高推荐的准确性和有效性。 论文中提到的实验结果证实了这一改进策略的有效性，显示了改进后的算法在推荐准确度上的显著提升。这表明，结合贡献因子和传统用户相似度进行邻居选择能够更好地捕捉用户的真实兴趣，并提供更为精准的个性化推荐。 此外，论文还提到了该研究的背景，包括国家“973”计划和“863”计划的资助，以及作者的个人简介，这表明该研究得到了国家级科研项目的支持，且作者具有在数据挖掘、推荐算法和用户行为分析领域的专业研究背景。 这篇论文为协同过滤推荐算法提供了一个新的优化视角，通过贡献因子的概念改进了邻居选择策略，提升了推荐系统的性能，对于理解和改进推荐系统有重要的理论与实践价值。这种方法可能适用于各种在线平台，如电子商务、社交媒体和流媒体服务，以提高用户体验和满意度。