基于迁移学习的跨领域推荐的方法研究1

【基于迁移学习的跨领域推荐方法研究】 随着计算机技术和互联网的普及，信息爆炸时代来临，推荐系统成为了解决用户信息过载的有效工具。推荐系统通过分析用户行为和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容，提升了信息获取的效率。当前，协同过滤是最常见的推荐技术，但存在两大挑战：数据稀疏性和冷启动问题。数据稀疏性使得用户-物品交互数据不足，影响推荐精度；冷启动问题则在新用户或新物品加入时难以生成有效推荐。 为解决这些问题，迁移学习被引入推荐系统领域。迁移学习旨在利用已知领域的知识帮助解决新领域的问题。然而，现有模型往往忽视了不同领域间的差异性，如评分尺度差异和领域相关性，这可能导致负面迁移，降低推荐准确性。 针对这个问题，本文提出了两种基于迁移学习的跨领域推荐方法： 1) 基于标签的跨领域推荐方法。大多数推荐系统中，用户和物品都有描述性的标签，这些标签可以作为连接不同领域的桥梁。通过非负矩阵分解对辅助领域的用户进行分类，然后使用BP神经网络学习用户特征并建立用户类型的判断模型。将此模型应用于目标领域，对用户进行类型判断，依据同类型用户对同一物品的平均评分填充目标领域的空缺值，从而克服评分尺度差异带来的问题，减少数据负迁移的影响。 2) 基于潜在特征聚类的跨领域推荐方法。这种方法不仅学习不同领域的共享知识，还学习领域特有的知识，以解决领域间不相关性导致的推荐精度降低问题。通过DP距离匹配算法计算领域间的相似度，调整共享维度和私有维度的比例，提高推荐效率。 这两种方法的核心在于利用领域间的相似性和差异性，有效地进行知识迁移，以改善推荐系统的性能。标签和潜在特征聚类作为关键工具，能够适应不同领域特性，提供更精准的推荐。 关键词：迁移学习，跨领域推荐，标签，BP神经网络，潜在特征聚类，数据稀疏性，冷启动问题，领域差异性，DP距离匹配算法。