标签优化的协同过滤推荐算法：缓解数据稀疏问题

"这篇论文探讨了一种基于标签优化的协同过滤推荐算法，旨在解决传统协同过滤算法在数据稀疏情况下的不足。通过结合项目标签信息，该算法能更准确地计算用户之间的相似度，从而提高推荐的精确度。" 协同过滤是一种常用的推荐系统算法，它依赖于用户的历史评分数据来预测用户可能对未评分项目的喜好。传统的协同过滤方法在处理大规模、数据稀疏的环境时，由于只考虑用户评分，可能会导致推荐质量下降。这是因为仅仅依赖评分忽视了不同项目之间的特性差异。 论文提出的改进算法引入了项目标签信息，这可以提供关于项目内容的额外上下文。在计算用户相似度时，不仅考虑评分，还考虑了用户对项目标签的共同偏好。这有助于识别具有相似兴趣但评分记录有限的用户，从而扩展近邻集合，尤其是当目标项目评分的近邻数量很少或者不存在时。 具体步骤包括： 1. 初始阶段，根据用户评分矩阵确定初步的近邻用户群体。 2. 对于每一个目标项目，算法会计算目标用户的特定项目近邻，即那些与目标项目有评分交互的用户。 3. 当目标项目评分的近邻数量过少或不存在时，算法会利用项目标签信息来扩展近邻，找到与目标用户在标签上有相似偏好的其他用户。 4. 最后，基于扩展后的近邻集合，算法预测目标用户对目标项目的评分，进而生成推荐。 实验结果显示，这种优化的算法提高了相似度计算的精度，有效地缓解了数据稀疏性问题，同时也提升了推荐预测的准确性。这表明结合标签信息的协同过滤方法对于提升推荐系统性能具有显著效果。 此外，该研究得到了多个国家级和省级科研项目的资助，由张景龙、黄梦醒、张雨和吴庆州等人共同完成，他们在个性化推荐、机器学习、数据与知识工程等领域有着深入的研究。 关键词：标签、拓展近邻、协同过滤 中图分类号：属于计算机科学与技术领域，具体分类未给出，通常可能是TP311（计算机软件及计算机应用）或G35（信息与情报学）。 文献标志码通常用于标识文章的类型，这里未明确给出，可能代表原创性研究文章。 文章编号是用于追踪和引用文章的独特标识，但具体号码未提供。 该研究对于推荐系统和大数据分析领域的理论发展和实际应用具有重要意义，特别是在面对大量未评分数据时如何提高推荐质量方面提供了新的解决方案。