多兴趣个性化推荐算法：协同过滤的新应用

"用户多兴趣下的个性化推荐算法研究" 随着电子商务的快速发展，个性化推荐已经成为客户关系管理（CRM）的关键组成部分，旨在提供定制化服务，增强客户体验。协同过滤作为推荐系统中最常见的技术，通过分析用户历史行为来预测他们可能感兴趣的内容。然而，传统的协同过滤算法在处理用户具有多个兴趣点的情况下表现不佳，因为它往往只能捕捉到用户的一方面兴趣，而忽视了多元兴趣的复杂性。 针对这一问题，研究者提出了结合基于用户和基于项目的协同过滤算法的新型推荐策略。首先，算法会寻找与目标项目相似的其他项目集合，这一步基于项目间的相似性计算。然后，在这个相似项目集合上，再应用基于用户的协同过滤，找到具有相似兴趣的邻居用户，从而推荐他们喜欢的项目给目标用户。这种方法的优势在于能够更好地处理用户可能的多重兴趣，并且在推荐内容属性差异较大的项目时，表现出更高的推荐准确性。 在实验部分，研究人员使用EachMovie数据库对提出的算法进行了仿真，结果证实了该算法在提高推荐准确率方面的优越性。通过这种方式，推荐系统不仅能够提供更加精准的个性化推荐，还能适应用户兴趣的变化，提升用户满意度，进一步推动电子商务平台的销售效率和客户忠诚度。 个性化推荐算法在客户关系管理中的作用不可忽视，尤其是在用户兴趣多样化的背景下，改进的协同过滤算法能够有效解决这一挑战，为电子商务企业提供更有效的工具来优化客户体验，实现客户关系管理的目标。同时，此类研究也为未来推荐系统的理论发展和实践应用提供了新的思路和方向。