协同过滤驱动的电子游戏推荐系统：实现与性能优化

摘要信息:"基于协同过滤算法的电子游戏推荐系统研究与实现，主要针对电子游戏行业的信息过载和个人化需求挑战。论文首先阐述了研究背景，指出传统推荐系统面临的困难，如用户评分依赖和个人兴趣挖掘的局限。协同过滤算法作为一种有效的个性化推荐技术，通过分析用户历史行为和兴趣相似性，能够推荐出符合用户喜好的游戏，从而提高用户满意度和推荐的准确性。 论文详细探讨了协同过滤算法的原理，包括基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering，UCF）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering，ICF）。UCF通过寻找与目标用户行为类似的一群用户，推荐他们喜欢的游戏；ICF则关注物品之间的关联，根据用户对某款游戏的喜好来推荐相似的游戏。 在电子游戏推荐系统设计部分，论文构建了系统框架，涵盖了数据采集、预处理以及用户画像的建立。通过收集和处理用户的游戏行为数据，形成用户特征，以便算法进行精准推荐。推荐算法的实现部分，采用Java编程语言编写，结合MySQL数据库管理大量的用户数据。 实验与评估章节是论文的核心内容，通过搭建实验环境，选取合适的实验数据集，对比分析所提推荐系统与传统方法的性能。结果显示，新的推荐系统在推荐准确性和效率上表现出色，证明了协同过滤算法的有效性。此外，还进行了用户满意度调查，进一步验证了推荐系统实际应用的价值。 论文最后讨论了系统优化方案，分析了协同过滤算法的局限性，如冷启动问题和新用户/新游戏的推荐难题，提出了未来可能的研究方向，如结合深度学习和社交网络信息的混合推荐方法。 这篇论文为电子游戏推荐系统提供了一种创新的解决方案，对于计算机科学和信息技术领域的学生、研究人员以及游戏开发人员具有很高的实用性和参考价值。"