改进协同过滤：融合用户偏好与QoS的个性化web服务推荐

推荐算法论文深入探讨了在互联网时代背景下，如何利用推荐系统提升用户在众多相似服务中的选择效率。协同过滤作为一种广泛应用的技术，其核心思想是基于用户行为和满意度数据，通过假设用户对相似服务的喜好相似性来进行推荐。然而，传统的协同过滤方法存在局限性，主要体现在直接使用服务质量(QoS)数据进行相似度计算时，忽视了用户的个性化偏好对推荐结果的影响。 论文指出，QoS数据虽然包含了服务的基本性能指标，但不能完全反映用户的主观感受和偏好。因此，作者提出了一种基于用户偏好的改进协同过滤算法(UPCF)，它首先通过分析QoS数据，识别出用户的个性化偏好，以便更准确地衡量用户间的相似度。UPCF不同于传统方法，它不依赖于所有用户的QoS数据，而是针对每个用户个体的偏好进行个性化处理。 在UPCF中，算法采用top-k算法来筛选出与目标用户和服务具有高相似度的邻居，这样既能保证推荐的针对性，又可以提高推荐的准确性。接着，结合用户的偏好和QoS值，UPCF进行综合评估，生成个性化的推荐列表，从而提供给用户最合适的服务。 总结来说，该论文的核心贡献在于提出了一种创新的推荐策略，它不仅考虑了服务质量，还充分考虑了用户的个性化偏好，旨在通过更精确的相似度计算和邻居选择，提升推荐系统的精度和用户体验。这种方法在实际应用中，如电子商务、在线娱乐等领域，都有可能带来显著的推荐效果优化。