融合项目质量与时间的矩阵分解协同过滤算法.docx

【摘要】 本文旨在提出一种融合项目质量、时间因素和项目类型信息的矩阵分解协同过滤算法，以改进推荐系统的性能。传统的协同过滤推荐算法面临数据稀疏性、冷启动和兴趣迁移等问题，而基于模型的协同过滤，特别是矩阵分解，由于其良好的可扩展性和评分预测准确性，成为了解决这些问题的有效手段。然而，现有研究往往忽视了用户兴趣随时间的动态变化以及项目质量对评分的影响。 矩阵分解协同过滤算法的核心是通过学习用户和项目的隐向量来预测评分，以生成推荐。然而，项目质量的差异可能导致用户评分的偏差，而时间因素对用户兴趣的影响也被忽略。为解决这些问题，本文首先引入项目评分标准差作为质量因子，以消除项目质量对评分的干扰。同时，通过引入时间权重因子，反映了用户兴趣随时间的动态变化，更准确地捕捉用户当前的偏好。 在构建用户项目类型偏好时，论文结合修正的用户评分和项目类型信息，生成推荐候选集。候选集的生成过程中考虑了用户对不同项目类型的偏好，使得推荐更加符合用户的实时兴趣。使用矩阵分解预测用户对候选集中的项目评分，选择评分最高的N个项目推荐给用户。 本文的主要创新点在于： 1. 将项目评分标准差纳入考量，作为衡量项目质量影响用户评分的一个质量因子，从而调整用户评分，减少因项目质量差异造成的误差。 2. 引入时间权重因子，考虑到用户兴趣随时间的动态变化，更准确地反映用户当前的项目类型偏好。 3. 在候选集生成阶段结合用户当前的项目类型偏好，优化推荐的针对性。 相关概念包括项目质量（如电影的拍摄质量），时间因素（用户的兴趣随时间的变化），以及用户对项目类型的偏好（如用户对不同类型的电影的喜好）。传统协同过滤算法忽略了用户兴趣的动态变化，而本文提出的算法通过引入时间权重因子解决了这个问题，提高了推荐的准确性和时效性。 本文的矩阵分解协同过滤算法通过融合多维度信息，提高了推荐系统的推荐质量和用户满意度，有望在电子商务、视频音乐推荐等领域的个性化推荐系统中发挥重要作用。