"基于用户时点可见性的无趣项挖掘及协同过滤推荐方法研究"

本文主要研究了基于用户时点可见性的无趣项挖掘及协同过滤推荐方法。在信息爆炸的时代，推荐系统在缓解信息过载问题上扮演着重要角色，被广泛应用于电子商务、在线新闻和社交媒体等在线服务领域，成为学术界和工业界的研究热点。协同过滤是其中最为广泛应用和深入研究的推荐方法之一，通过分析用户历史行为数据的相似性来推断用户偏好，从而生成个性化推荐。 用户行为数据分为显式反馈和隐式反馈两种类型。显式反馈数据主要用于评分预测，通过观察到的评分数据来预测缺失评分，并进行TopN推荐。然而，研究发现仅考虑观察到的评分数据忽视了数据的非随机缺失性，导致推荐效果不佳。相对而言，隐式反馈数据同时考虑到了观察到的数据和缺失数据，已经在TopN推荐场景中得到广泛应用，充分利用了缺失数据中隐含的负面偏好。 然而，隐式反馈数据并不能明确表达用户偏好，也无法表达偏好的程度，因此本文提出了基于用户时点可见性的无趣项挖掘及协同过滤推荐方法。该方法综合利用了显式和隐式反馈数据的优势，更好地挖掘用户偏好，并充分考虑了数据的非随机缺失性。通过分析用户在不同时间点的行为数据，识别并过滤掉用户对某些物品的不感兴趣行为，从而提升推荐的准确性和个性化程度。 本文的研究重点在于如何有效结合隐式反馈数据的优势，改进现有基于显式反馈数据的推荐方法，提高推荐系统的效果。实验结果表明，基于用户时点可见性的无趣项挖掘及协同过滤推荐方法能够显著提升推荐系统的性能，为推荐系统领域的研究和实践提供了有益的参考和启示。 总的来说，本文的研究对于推荐系统的发展具有重要意义，为如何充分利用用户行为数据改进推荐效果提供了新的思路和方法。随着信息量的不断增加和用户需求的不断变化，推荐系统将会继续面临挑战和机遇，而本文所提出的方法有望为解决这些问题提供有力支持。希望本文的研究成果能够为相关领域的学者和从业者提供有益的参考，促进推荐系统的进一步发展和改进。