正态分布融合相似度的协同过滤推荐算法

"融合正态分布函数相似度的协同过滤算法是一种改进的推荐系统算法，旨在提高推荐准确性。该算法解决了传统协同过滤方法中只考虑共同评分而忽略其他相关信息的问题。通过引入正态分布函数和修正的余弦相似度，算法能更全面地评估用户之间的相似性，从而提供更精准的邻近用户集合，进而提升推荐质量。实验显示，该算法在不同数据集上的表现优于其他推荐算法，证明了其有效性和优越性。" 正文： 在推荐系统领域，协同过滤是一种广泛采用的技术，它基于用户的历史行为来预测他们可能感兴趣的物品。然而，传统的协同过滤算法通常仅考虑用户对相同物品的共同评分，这可能导致信息量的不足，从而影响推荐的准确性。为了克服这一局限，该论文提出了一种新的相似度度量模型，即融合正态分布函数相似度的协同过滤算法。 该模型创新之处在于它不仅考虑了用户之间的共同评分，还纳入了共同评分项目数和用户的评分值这两个关键因素。正态分布函数被用于量化这些因素，因为它可以有效地描述数据的分布情况，并捕捉到用户评分的集中趋势和离散程度。同时，通过结合修正的余弦相似度，算法能够更全面地分析用户间的相似性，修正了仅仅依赖共同评分的局限性。 在实验部分，研究人员使用了两种不同的数据集来对比测试该算法与其他推荐算法（如基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤）的性能。实验结果显示，融合正态分布函数的协同过滤算法在寻找目标用户邻近用户集合的准确率上有显著提升，这直接影响到推荐的精度。因此，该算法能够提高推荐系统的整体推荐质量，为用户提供更为个性化的推荐内容。 此外，论文的作者团队包括仇国庆、马俊、赵婉滢和赵文铭，他们在数据挖掘、推荐算法和智能仪表等领域有深入的研究背景。这篇论文是在国家自然科学基金资助下完成的，反映了我国在推荐系统领域的研究进展。 融合正态分布函数相似度的协同过滤算法是推荐系统领域的一个重要进展，它通过综合多种评分因素优化了用户相似性的计算，从而提升了推荐的准确性和效率。这种方法对于进一步改善在线服务的个性化体验和商业应用具有重要价值。