构建基于协同过滤的个性化推荐引擎：解决门户网站信息效率与同质化问题

"搜索引擎-基于协同过滤的门户网站个性化推荐引擎构建研究.pdf" 在当前的信息爆炸时代，互联网用户面临着信息过载的挑战。传统门户网站通常采用信息栏目堆砌的方式展示内容，虽然能够涵盖各种用户兴趣，但同时也导致用户在寻找个性化信息时效率低下，且容易陷入信息同质化的困境。为解决这一问题，推荐引擎作为一种有效的解决方案应运而生。推荐系统通过机器学习技术对用户行为数据进行深度分析，识别用户兴趣和行为模式，从而提供个性化的内容推荐，有助于提高用户信息获取的效率和多样性。 本文深入探讨了推荐系统的基本理论，包括协同过滤在内的机器学习方法。协同过滤是一种广泛应用的推荐策略，它基于用户历史行为和相似性来预测用户可能感兴趣的未知项目。文中详细阐述了个性化信息推荐在电子商务、互联网广告和本地化生活服务领域的应用实例，强调了协同过滤在构建个性化推荐过程中的关键作用。 以zcsl.cc网站为例，文章分析了该网站的运营模式和关键指标——转化率。为了提升转化率，文章提出个性化推荐引擎构建的三个核心问题：如何准确归纳用户兴趣、如何处理内容同质化以及如何提高推荐内容的准确性。针对这些问题，研究提出了采用聚类技术形成代表用户群体，通过关联分析提炼用户的兴趣集合，再利用协同过滤算法找出相邻代表用户感兴趣的内容，从而为在线用户提供精准的推荐建议。 实验部分，作者使用R软件对zcsl.cc网站的用户访问日志数据进行聚类、关联分析和协同过滤的实证计算，验证了所提方法的有效性。通过引入代表用户的概念和T字型兴趣内容与用户兴趣度的平衡策略，构建的基于协同过滤的个性化推荐引擎展现出一定的创新性和实用性。 关键词：个性化推荐；协同过滤；转化率；机器学习；门户网站 这篇论文不仅提供了对协同过滤推荐机制的深入理解，还展示了其在实际门户网站中的应用，对于理解如何利用机器学习技术改善用户信息获取体验具有重要意义。