基于n序访问解析的个性化推荐：解决协同过滤冷启动问题

本篇论文主要探讨了在个性化推荐系统中协同过滤算法的应用，尤其是在用户评分极度稀疏的情况下的冷启动问题，即新用户问题和新项目问题。协同过滤作为当前推荐系统中的主流技术，其核心在于发现用户之间的兴趣相似性。然而，在新用户或新项目加入时，由于缺乏历史行为数据，传统的协同过滤方法可能无法提供准确的推荐。 针对新用户问题，作者提出了一种基于n序访问解析逻辑的冷启动消除方法。n序访问解析逻辑通过分析用户的网络行为轨迹，例如Web日志中的访问顺序，将用户行为分解为更小的子集，以此揭示用户的潜在兴趣模式。这种方法首先通过收集和解析用户的访问序列，识别出用户访问的模式和习惯。 为了找到新用户的近似邻居，作者设计了一种用户访问项序相似性计算方法，这种计算方式考虑到了用户行为的时间顺序和关联性，从而构建了一个相似度度量，以便找到具有相似行为模式的新用户。通过这个步骤，可以构建一个新用户群体，这些用户可能对尚未评分的项目有共同的兴趣。 进一步地，作者提出了改进最频繁项提取算法（IMIEA，Improved Most-Frequent Items Extracting Algorithm），该算法基于频率分析，但在此基础上优化了对新用户推荐的策略。IMIEA旨在挖掘出那些虽然不是最常被所有用户喜欢，但在新用户群体中有较高关注度的项目，从而生成针对新用户的个性化top-N推荐列表。 实验结果显示，这项基于n序访问解析逻辑和IMIEA的方法在解决新用户问题上取得了显著效果，它不仅提高了推荐的准确性，还有效消除了协同过滤在冷启动阶段的挑战。通过这种方式，个性化推荐系统能够更好地适应新用户的需求，为他们提供更加精准和符合他们潜在兴趣的推荐内容。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种新颖的解决个性化推荐系统冷启动问题的方法，通过用户行为分析和优化的推荐算法，实现了对新用户的有效推荐，为业界提供了有效的实践参考。