2、使用隐式反馈设计文章推荐系统

使用隐式反馈设计文章推荐系统

1 引言

在当今的信息时代，互联网上的新闻文章数量庞大，用户面临着信息过载的问题。推荐系统作为一种有效工具，可以帮助用户筛选、优先排序并高效传递相关信息，从而缓解这一问题。推荐系统的核心在于通过机器学习技术评估用户在网站上的先前互动，进而推荐他们可能感兴趣的文章。这种方式不仅提高了用户体验，还为网站运营者带来了更高的用户参与度。

2 相关工作

2.1 协同过滤的发展

推荐系统的研究始于Netflix奖赛，此后协同过滤（Collaborative Filtering, CF）成为推荐系统中广泛使用和研究的算法。协同过滤的基本原理是基于用户-物品交互数据，通过寻找相似用户或相似物品来进行推荐。最流行的协同过滤模型之一是k-最近邻（kNN）协同过滤。kNN通过计算用户或物品之间的相似度，推荐那些与目标用户或物品最相似的项目。

2.2 矩阵分解技术

近年来，矩阵分解（Matrix Factorization, MF）在推荐系统中变得非常流行，无论是处理显式反馈（如评分）还是隐式反馈（如点击、浏览）。早期的研究中，奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）被提出用于学习特征矩阵。然而，SVD模型容易过拟合，因此引入了正则化学习方法，如贝叶斯个性化排序（Bayesian Personalized Ranking, BPR）、交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）和逻辑矩阵分解（Logistic Matrix Factorization, LMF）。

3 方法论

3.1