提升个性化推荐：基于潜在标签挖掘与细粒度偏好的算法优化

本文主要探讨了如何提升个性化标签推荐的性能，针对现有标签数据稀疏性和传统方法未能充分利用用户和项目上下文中的潜在标签问题，提出了一种创新的解决方案。该方法的核心在于潜在标签挖掘和细粒度偏好建模。 首先，为了挖掘用户的潜在兴趣，文章提出了一种策略，即通过分析用户和项目的上下文信息，从大量未被观察到的标签中识别出那些用户可能感兴趣的潜在标签。这种做法有助于扩大标签的覆盖范围，使推荐系统能更全面地理解用户的兴趣。标签被进一步划分为正类标签（已经被用户明确表示喜欢的标签）、潜在标签（可能存在但未被确认的兴趣）和负类标签（用户明确不喜欢的标签），这样就建立了更细致的用户-项目对标签的偏好关系。 接下来，作者构建了一个基于贝叶斯个性化排序优化框架的模型，这个框架能够更好地理解和处理用户的细粒度偏好。贝叶斯个性化排序利用概率论和统计推断来预测用户的喜好，从而进行个性化推荐。在这个过程中，考虑到标签间的复杂关联性，文章还引入了成对交互张量分解技术，这有助于提高对用户偏好值的预测精度。 作者提出了一种优化算法，用于训练和优化这个细粒度的个性化标签推荐模型，确保了在保持较快收敛速度的同时，提升推荐的准确性。通过对比实验，研究结果证实了这种方法的有效性，它在改善标签推荐的精度上取得了显著的效果，特别是在处理稀疏数据和挖掘潜在兴趣方面。 这篇文章的主要贡献是提出了一种结合上下文信息、潜在标签挖掘、细粒度偏好以及先进模型（如贝叶斯个性化排序和成对交互张量分解）的个性化标签推荐策略，这对于提高推荐系统的准确性和用户体验具有重要的实际价值。研究结果对于改进现代信息技术服务中的个性化推荐系统设计具有指导意义。