协同过滤技术与推荐系统：稀疏性和冷启动问题研究

"协同过滤系统 稀疏性 冷启动" 协同过滤系统是推荐系统中的核心技术，通过分析用户的历史行为，预测用户对未接触过的项目的喜好，以提供个性化推荐。国外在这一领域的研究中，GroupLens是具有代表性的研究团队，他们设计并实现了GroupLens系统，该系统应用于Usenet新闻，通过协同过滤帮助用户发现感兴趣的内容。系统由客户端（NewsReader）和服务器端组成，客户端接收用户反馈并请求预测，服务器端则进行协同过滤计算，调整用户间的相关性。 然而，协同过滤系统普遍面临几个挑战。首先是数据稀疏性问题，由于用户对项目评价的数据通常非常有限，这可能导致预测准确性下降。为解决这个问题，文中提到的方法包括PearAfter_SVD和LCMSTI。PearAfter_SVD利用奇异值分解预估评分，然后用这些预估值选择邻居，再应用基于邻居的Pearson算法进行最终预测。LCMSTI则动态转换在不同推荐策略之间，例如在基于潜在分类模型的Pearson算法与STIN算法之间，通过设置阈值来选择最合适的推荐方式。 其次，冷启动问题也是协同过滤系统的一大难题，它包括新用户问题和新项目问题。对于新用户，研究中提到了基于统计的众数法，即利用所有用户对某一项目评分的众数来预测新用户对该项目的评分。对于新项目，则是用活动用户在其已评分项目上的评分众数作为新项目评分的预测值。另外，信息熵方法也被引入，通过信息熵来选择具有代表性的用户或项目，以帮助解决冷启动阶段的预测问题。 浙江大学的孙小华博士在其论文中深入研究了这些问题，通过实验对比，提出的解决方案在数据稀疏性和冷启动场景下都展现出较高的预测准确性。这些研究成果为实际推荐系统的设计提供了理论支持和实践指导，有助于提升用户体验和推荐效果。