改进加权二部图与信任度提升的协同过滤推荐算法性能优化

本文主要探讨了一种基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法，该算法针对传统协同过滤方法的局限性进行了创新。二部图理论在协同过滤领域被广泛应用，它通过将用户和项目视为二部图的两个独立集合，使得用户与项目之间的关系得以清晰表示。然而，现有的算法往往只关注用户对项目的正向评价，而忽视了用户的负向反馈，这可能导致推荐结果的偏颇。 作者提出的新算法引入了对用户正向评价和负向评价的量化处理，将它们转化为二部图上的路径权重，这样可以更全面地反映用户对项目的真实态度。这种改进方法有助于更精确地计算用户之间的相似度，从而在推荐过程中更有效地分配用户“能量”，即影响力。同时，算法还考虑了用户的信任度，这意味着推荐会更加倾向于来自信誉良好的用户的意见，提高了推荐的可靠性。 为了验证改进算法的有效性，研究者采用了MovieLens和Eachmovie两个常用的数据集进行实验对比。实验结果显示，改进算法相比于传统算法显著降低了平均绝对偏差，这表明其在推荐精度上有所提升，更能满足用户的个性化需求。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种融合了二部图理论、权重量化、用户信任度考量的协同过滤算法，该算法在处理用户评价的全面性和推荐的准确性方面有所突破，具有实际应用价值。对于那些追求精准推荐和用户满意度的平台来说，这种改进算法无疑提供了一个值得参考的优化方案。