A new approach for combining content-based and collaborative filters

资 源 简 介

A new approach for combining content-based and collaborative filters

详 情 说 明

传统的推荐系统通常依赖单一方法，而结合内容过滤和协同过滤的混合推荐方法能够显著提升推荐质量。本文介绍一种创新的融合策略，通过动态权重调整机制来优化两种过滤技术的协同效果。

内容过滤基于物品本身的特征分析用户偏好，擅长处理冷启动问题；协同过滤则利用用户群体行为数据挖掘潜在关联，但对稀疏数据敏感。新方法的核心在于：通过实时监测用户交互反馈，计算两种算法的预测置信度，自动分配不同权重以实现优势互补。

实验表明，该方案在覆盖率、准确率和多样性等指标上均优于静态混合方案，尤其在处理长尾物品时展现出更好的推荐效果。未来可探索结合深度学习模型来进一步提升动态权重计算的精确度。