在协同过滤推荐系统中，面对数据稀疏性问题，如何提升用户-项目评分矩阵的预测准确性？

针对协同过滤推荐系统中因数据稀疏性导致的预测准确性下降问题，推荐深入阅读《个性化推荐系统：解决数据稀疏与冷启动问题》一文。该文献详细探讨了在数据稀疏环境下提高预测准确性的策略，特别是在用户兴趣建模和个性化推荐方面有独到的见解。

参考资源链接：[个性化推荐系统：解决数据稀疏与冷启动问题](https://wenku.csdn.net/doc/2wrzi2nteo?spm=1055.2569.3001.10343)

为解决数据稀疏问题，可以通过奇异值分解（SVD）结合用户评分的Pearson相关性算法来提高预测准确性。这种方法称为PearAfter_SVD，它在用户-项目评分矩阵中提取出主要的特征向量，并基于用户和项目的相似性进行评分预测。具体来说，奇异值分解能够挖掘出用户评分矩阵的隐含因子，这些因子代表了用户和项目的基本特征。然后，通过基于邻居的Pearson算法，系统可以计算用户或项目间的相关性，并据此预测未知的评分。

此外，为了进一步提升推荐质量，可以考虑采用信息熵方法来动态调整推荐策略。通过计算不同用户群体的信息熵，系统能够识别出信息丰富且对推荐有帮助的用户群体，从而更有针对性地进行推荐。这种基于信息熵的方法能够有效地识别出那些对预测准确性影响较大的用户行为和偏好，进而在推荐过程中赋予更高的权重。

综合以上两种方法，能够在数据稀疏的环境中显著提升协同过滤推荐系统的预测准确性，并改善用户体验。如果希望进一步深入了解这些技术的实现和应用，建议详细阅读孙小华博士的这篇论文，它将为你提供理论和实践上的全面指导。

参考资源链接：[个性化推荐系统：解决数据稀疏与冷启动问题](https://wenku.csdn.net/doc/2wrzi2nteo?spm=1055.2569.3001.10343)