基于项目特征与用户兴趣模糊性的推荐算法.docx

推荐系统是一种有效的解决方案，它能够帮助用户从海量信息中筛选出符合个人兴趣的内容。随着互联网数据的爆炸式增长，信息过载成为了一个普遍问题。协同过滤推荐算法是推荐系统中的重要分支，它依据用户的历史行为和偏好来预测他们可能感兴趣的新内容。然而，这种算法在面对数据稀疏性问题时，其性能会显著下降。 传统的协同过滤方法主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。基于用户的协同过滤寻找具有相似历史行为的用户，将这些用户喜欢的项目推荐给目标用户；基于项目的协同过滤则分析用户对项目的评价，找出用户喜好模式并推断出他们可能喜欢的其他项目。尽管这两种方法在实践中取得了成功，但它们都面临数据稀疏性问题，即用户对项目评分的数据不足，导致难以准确地识别用户兴趣和项目特征。 针对这一问题，论文提出了一个结合项目特征和用户评分模糊性的推荐算法。该算法使用类高斯模糊数来描述项目所属类别的模糊隶属度，这允许对项目属性进行更灵活和精确的表示。同时，利用梯形模糊数表达用户对项目的喜爱程度，这有助于在数据稀疏的情况下刻画用户的模糊兴趣。通过构建用户-项目类别偏好矩阵，算法可以更好地理解用户对不同类别项目的倾向。 接下来，该算法构建了一个基于项目特征的模糊性和用户兴趣的推荐信任分计算方法。这个信任分数综合考虑了项目特性和用户兴趣的模糊性，从而提高了推荐的准确性。在MovieLens 100k数据集上的实验结果显示，与基于用户和基于项目的协同过滤算法相比，提出的算法在保持top-N推荐召回率不变的情况下，平均推荐准确率分别提升了39.97%和5.74%。这意味着即使在历史行为数据有限的情况下，新算法也能提供更精准的推荐，有效地解决了数据稀疏性问题。 此外，关键词如协同过滤推荐算法、模糊数、用户兴趣模型、推荐信任分和用户偏好矩阵揭示了研究的核心概念。模糊数在该研究中扮演了关键角色，因为它允许处理不确定性和模糊性，这对于现实世界的推荐场景非常适用，因为用户的兴趣往往不是绝对的，而是相对模糊的。 这项研究为推荐系统的优化提供了一种新的途径，即通过引入项目特征和用户兴趣的模糊性，提高了在数据稀疏情况下的推荐精度。这种方法对于电子商务、社交媒体和其他需要个性化推荐服务的领域具有潜在的应用价值，能够提升用户体验并促进业务增长。未来的研究可能将进一步探索如何优化模糊数的使用，或者结合其他推荐策略以进一步提升推荐系统的性能。