UCC-OCCF：基于用户公共特征的单类协同过滤推荐算法

"耦合用户公共特征的单类协同过滤推荐算法" 协同过滤推荐系统是一种基于用户行为的预测技术，它利用用户与项目之间的交互历史来预测未来用户可能的兴趣。在经典的协同过滤框架下，研究通常依赖于用户给出的显式反馈，如评分系统，这些数据可以被视作监督学习中的标签，用于训练模型进行评分预测。然而，现实世界中的在线服务往往更多地依赖于隐式反馈，如用户的浏览、点击和购买行为，这些数据更加丰富且易于获取，但同时也带来了挑战，因为它们缺乏明确的负面反馈信息。 单类协同过滤（OCCF）正是为了解决隐式反馈场景下的推荐问题而提出的。由于隐式反馈数据的特性——不确定、稀疏且不平衡，传统的协同过滤方法在这种情况下表现不佳。为了解决这一难题，研究者们尝试将额外的信息源纳入模型中以提升推荐的准确性。例如，Yao等人结合上下文信息提出了CPRW和SPRW方法，增强了推荐的个性化。其他研究则关注用户的搜索历史、购买行为以及地理位置等，通过这些用户信息来丰富推荐模型。 文献中提到的GBRP方法则引入群体偏好，打破了传统协同过滤中对用户独立性的假设，提高了推荐的合理性。尽管这些方法在一定程度上提升了推荐性能，但它们通常直接使用原始的显式特征或其交叉，这可能导致模型难以识别真正重要的特性，限制了进一步的性能提升。 为了克服这一局限，本文提出的UCC-OCCF算法创新性地耦合了用户公共特征。这种方法旨在通过挖掘用户共有的行为模式和兴趣特征，来增强单类协同过滤的效果。通过这种方式，算法可以更好地理解用户群体的行为趋势，同时减少对个别显式反馈的依赖，从而有望在推荐精度和泛化能力上取得更好的表现。 UCC-OCCF算法是针对隐式反馈推荐问题的一种新尝试，它结合了用户共性特征，以期望在协同过滤框架下提高推荐系统的性能。这种方法不仅考虑了用户个体的行为，还考虑了用户群体的共享特征，为隐式反馈推荐提供了新的解决方案。通过这样的耦合，该算法有望在实际应用中提供更精准、更具个性化的推荐结果。