26、基于协同过滤的标签式个性化搜索及群体协作活动对称性建模

基于协同过滤的标签式个性化搜索及群体协作活动对称性建模

在当今数字化信息爆炸的时代，个性化搜索和群体协作的有效建模变得尤为重要。个性化搜索能够根据用户的兴趣和偏好，为用户提供更精准的搜索结果；而群体协作的有效建模则有助于提升团队合作的效率和质量。本文将深入探讨基于协同过滤的标签式个性化搜索方法以及群体协作活动对称性建模的相关内容。

基于协同过滤的标签式个性化搜索

计算复杂度分析

在开展个性化搜索之前，需要对计算复杂度进行分析。这里涉及到几个关键参数：用户数量 (l)、物品数量 (n)、标签数量 (m)、相似用户数量 (k) 以及相似物品数量 (k’)。
在构建模型之前，需要计算用户 - 用户相似度矩阵 (S) 和物品 - 物品相似度矩阵 (H)。在最坏情况下，这两个步骤的复杂度分别为 (O(l^2m)) 和 (O(mn^2))。计算矩阵 (M) 和 (W) 时，还分别需要大约 (O(klm)) 和 (O(k’mn)) 的复杂度。因此，构建模型 (M) 的总复杂度为 (O(l^2m + klm))，构建模型 (W) 的总复杂度为 (O(mn^2 + k’mn))。
然而，在实际应用中，用户 - 标签矩阵 (A) 和标签 - 物品矩阵 (G) 极为稀疏。这使得矩阵 (S) 的复杂度更接近 (O(lm))，因为几乎每个用户向量包含的标签数量相对较少；矩阵 (H) 的复杂度降低到 (O(mn))，因为大多数物品被标注的标签数量非常少。所以，矩阵 (M) 和 (W) 的复杂度分别近似降低到 (O(lm + klm) \approx O(lm)) 和 (O(mn + k’mn) \approx O(mn))。在模型构建阶段，总的计算复杂度变为 (O(lm + mn))