【2026】基于用户偏好与改进麻雀搜索聚类的协同过滤算法分析案例6000字

基于用户偏好与改进麻雀搜索聚类的协同过滤算法分析案例 11.1用户打分偏好模型 11.2改进麻雀搜索算法 31.2.1融合鸟群优化和动态步长权重的发现者策略 3 5 6 61.3基于用户打分偏好与改进麻雀搜索聚类的协 71.4实验设计与结果分析 81.1.1实验准备 8 8是如果其他用户u₃喜欢i₄和u₂喜欢i₄一样多，他会给i₄打5分。此外欢i₁,会将其评为2。因此，u₂和u₃之间的相似性应该是1,因为它们都喜欢i₄也不喜欢i₁,但显然通过公式求出两者的相似性矩阵中的值却不是1。又比如u₂和u₃对i₆的评分都是5,但是u₂的打分习惯比u₃打分习惯更严格，所以其实u₂更加偏112453122435213545进行优化，首先利用式4-(1),计算每个用户进行打分偏好值，计算结果如表1.212345U₃0.2510.可以看到，用户u₂和用户u₃对i₆的评分虽然都是5,但是经过优化处理后，我们认为用户u₂比用户u₃更加偏爱电影i₆。经过优化处理后，使用用户打分偏好领域也提高了整体推荐的准确率。但是通过实验我们发现了SSA算法存在的问本节提出了一种改进的算法，具体改进方法如下：(1)融合鸟群搜索算法中动态步长权重，改善算法的局部与全局寻优能力。(2)通过在跟随着公式中增加的搜索范围，提高寻优能力，避免陷入局部最优。(3)我们在选取跟随者和警戒我们针对麻雀搜索发现者策略公式的取值进行分析，统计了1000次迭代后的数值变化，结果如图1.1所示。如图1.1所示，当R₂<ST时，刚开始迭代时函数的取值更集中在1附近，随发现者位置更新公式为式中，randn(0,1)表示的是高斯随机分布，其标准差为1、均值为0。度变小的问题。同时本文引入动态步长权重54]到发现者位置公式中，步长会随在跟随者麻雀的位置公式中引入自适应概率因子551,使跟随者麻雀以一定概率差的第i个跟随者离食物的位置较远，最容易饿死。所以我们引入自适应概率因的数量分配关系，来让大多数麻雀更好的朝目标方向移动。He等在文献中提出定为一个极小值，跟随者和警戒者的比例为4:1时，算法的寻优能力最好。同即跟随者由80%逐渐增加到90%,警戒者由20%逐渐减少到10%,维护种群的通过上节对SSA算法问题的分析与改进，最终提出了一种改进的麻雀搜索算法(以下简称ISSA)。ISSA的算法思想是：初始化麻雀种群的参数后，计算置，直到算法结束。具体算法如表1.4所示：更新Xbest;1)从数据库中抽取用户的行为数据信息与项目的数据信息，建立用户-项目2)根据公式4-(1)计算得出所有用户的打分偏好值，使用用户打分偏好得分3)使用ISSA算法对所有用户进行寻找最优，选择初始聚类中心点；5)根据公式2-(1)计算簇内用户间的相似程度，并排序找出最近邻集合；(1)用户最佳聚类个数C的确定为了与SSA-CF进行对比，对UPISSA-CF在不同个数的聚类中心C的情况下四章相同，采用5折取样法，得出的结果与第三章算法相比较，如图1.2所示。比结果如图1.3所示。果，本文提出的算法推荐结果的准确度最高。并且可以看出UPISSA-CF与显要小于SSA-