【基于用户评价的铁路旅客信息服务推荐方法研究】
在铁路信息服务系统中，提供个性化服务推荐是提升服务质量的关键策略之一。传统的协同过滤推荐算法在面对大量用户和项目的场景时，由于用户-项目矩阵的极度稀疏以及用户评价向量维度的差异，其推荐效果往往不尽如人意。本文针对这一问题，提出了一种基于云模型的相似性度量方法。
云模型是一种理论模型，它将离散数据和连续数据统一到一个框架下，能够有效地描述和计算不确定性。在本文中，云模型被用来解决用户评价数据的非结构化和不完整问题。通过使用云模型的雾化特征，可以补充逆向云算法，将给定的数据向量转化为云形式，进而利用云模型的数字特性来表示数据。
云模型的期望和熵是决定数据概念内涵相似度的重要参数。期望代表了数据的平均值，反映了数据的主要趋势，而熵则刻画了数据的不确定性。此外，超熵（即熵的期望）则用于衡量数据的外延相似度，它可以反映出数据的分布范围和多样性。通过比较不同云之间的这些特性，可以精确地评估数据之间的相似程度。
为了验证所提出的云模型相似性度量方法的有效性，研究人员使用了MovieLens标准测试数据集进行了实验。实验结果表明，基于云模型的协同过滤推荐算法相比传统方法具有更高的推荐质量。这为铁路信息化服务推荐提供了有力的技术支持和指导。
关键词：铁路运输、旅客服务、云模型、逆向云算法、协同过滤推荐
该研究对于铁路信息服务系统的发展具有重要意义，它不仅提高了推荐算法的准确性和效率，还为大数据背景下的智慧交通服务提供了新的解决方案。通过结合用户评价信息，这种推荐方法能够更好地理解用户的实际需求，从而提供更加精准、个性化的信息服务，提升旅客的出行体验。未来，该方法有望在更大范围内应用于铁路及其他交通领域的信息推荐系统，推动智慧交通的进一步发展。
