计算机应用研究

作者：高美珠,于万钧,陈颖,

单位：上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418；

关键词：协同过滤,平滑插值,时序变换函数,标签语义,相对评分差异信息熵,标签感知机制,全局评分机制,自适应相似矩阵,

基金：国家自然科学基金资助项目(61976140)；；

针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足，及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题，提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先，在线性插值技术基础上，结合均值和标准差设定动态区间，并通过sigmoid函数平滑调整原始评分，消除用户评分习惯差异。其次，使用时序变换函数量化用户偏好遵循的不同动态模式和遗忘规律，增强用户偏好表示。最后，利用标签语义、标签质量、时序变换函数和相对评分差异信息熵，构建标签感知机制和全局评分机制，并利用生成的相似矩阵重构用户自适应相似矩阵。仿真实验结果表明，相较于其他基线算法，该算法推荐性能最优，召回率提升5.27和4.73百分点，归一化折损累计增益（NDCG）提升6.67和5.90百分点，验证了算法的有效性。

来源：2025年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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