混合推荐方法提升社会化标注系统个性化资源准确性

本文主要探讨了单船装卸作业岸桥调度的智能化研究，聚焦于社会化标注系统中的资源个性化推荐问题。当前的研究热点在于如何解决传统个性化推荐方法在处理用户长短期兴趣和多义标签时的不足。作者指出，现有的基于社会化的推荐方法往往忽视了用户兴趣随时间变化和标签多义性这两个关键因素。 首先，文章提出了一种新的理论框架，设计了用户长短期兴趣的指标——用户的标签偏好权重和资源偏好权重，这有助于更精确地理解用户的兴趣变化。这些权重反映了用户对不同标签的长期稳定喜好和短期兴趣波动，从而帮助系统更好地适应用户兴趣的变化。 接着，作者提出了一个混合推荐方法，结合了基于内容和协同过滤的优点。这个方法通过引入标签向量相似度计算因子，考虑到了用户对同一资源的不同标签的关联性，从而减少了多义标签对推荐结果的干扰。通过这种方式，系统能够在识别相似用户和资源的基础上，更准确地推荐与用户兴趣相关的资源，即使面对用户兴趣的短期波动和标签的多义性挑战。 实验部分显示，这种混合推荐方法在实际的社会化标注系统中显著提高了推荐的精度，证明了其在复杂环境下的有效性和实用性。通过解决用户兴趣动态变化和多义标签问题，文章的研究成果对于提升社会标注系统个性化推荐的性能具有重要意义，对于计算机工程与应用领域，特别是在港口物流管理和智能装卸系统的优化中，具有重要的理论支撑和实践价值。