时间-标签上下文增强的协同过滤推荐算法提升准确性

本文主要探讨了一种创新的推荐算法——"基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法"。该算法针对传统推荐系统存在的数据单一、准确性低和可靠性不足的问题，着重引入了时间信息和标签上下文这两个关键元素。时间信息被用于挖掘用户间的影响力关系，这种关系反映了用户行为随时间的变化趋势，有助于更准确地理解用户的偏好变化。而标签上下文则用来衡量物品之间的关联性，通过物品之间的相似标签，可以发现隐含的物品群组，从而扩大推荐的范围和精度。 在算法设计中，首先，作者将用户之间的交互历史视为时间序列数据，通过对时间序列的分析，识别出用户行为模式和兴趣迁移。然后，利用标签信息构建物品的标签空间，通过计算物品之间的相似度，形成物品关系向量。这些向量与用户的关系向量结合，共同构成概率矩阵分解模型，该模型能够分解为用户特征矩阵和物品特征矩阵，进而生成个性化的推荐。 实验结果表明，这种新型的协同过滤方法显著提升了推荐的准确性和精度。与传统的基于评分的推荐算法相比，它能更好地处理数据稀疏性问题，因为时间上下文和标签上下文的引入提供了更多的信息维度。通过考虑用户的动态行为和物品之间的相关性，这种方法能提供更加贴近用户实际需求的个性化推荐，从而提高用户满意度。 该研究不仅拓展了推荐系统的理论框架，也为实际应用中的推荐系统设计提供了新的思路和技术支持。在未来，随着大数据和人工智能技术的发展，结合时间上下文和标签上下文的推荐算法有望在个性化推荐领域发挥更大的作用。