余弦模式长尾推荐

一种基于余弦模式的高效算法，在长尾物品推荐上比传统方法更准确、更灵活，同时易于扩展到大规模数据。

Wang, Yaqiong · 吴俊杰 · 伍之昂 · Adomavicius, Gediminas

INFORMS Journal on Computing 2025

技术优势

缓解流行度偏差

利用余弦模式捕捉物品间的共现关系，不再依赖物品流行度，使长尾物品也能获得有效推荐。

可扩展到大规模数据

算法设计为高效模式挖掘，能够处理大规模用户-物品交互数据，适用于实际工业场景。

应用场景

• 推荐系统：替换现有算法中的流行度导向模块，提升推荐多样性。
• 长尾物品推荐：让尾部物品获得公平曝光，提高平台整体收益。