改进的模糊聚类协同过滤算法：解决电商推荐的稀疏性和扩展性

"基于模糊聚类的可扩展的协同过滤算法研究是由王惠敏和聂规划两位作者针对电子商务推荐系统中的挑战进行的一项深入探讨。他们关注的是传统协同过滤算法在大数据背景下存在的不足，特别是数据稀疏性和可扩展性问题。协同过滤，作为电子商务推荐技术的核心，主要通过找出具有相似偏好的用户群体来进行个性化推荐。 本文首先回顾了电子商务推荐系统的概念，强调了推荐技术在其中的重要性。现有的协同过滤方法主要分为记忆式（Memory-based）和模型式（Model-based）两大类。记忆式协同过滤，如基于用户的协同过滤，通过比较目标用户和邻居用户的评分历史来提供推荐，但在大规模用户和商品库中，由于评分数据的稀疏性（只有极少数用户对大部分商品进行了评价），可能导致推荐效果下降。基于项目的协同过滤同样面临类似问题，尤其是随着网站规模扩大和内容复杂度提高，可扩展性成为一个关键挑战。 为解决这些问题，作者提出了一种新的算法，结合了模糊聚类技术。模糊聚类技术能够处理不确定性和模糊性，有助于更准确地识别相似项目和用户，即使在评分数据不完整的情况下也能找到潜在的相关性。这种算法首先使用基于项目的协同过滤计算用户对未评分项目的初始评分，然后在此基础上运用基于用户的协同过滤进行预测评分。这种方法旨在提高推荐系统的准确性和效率，尤其是在数据稀疏情况下。 实验结果显示，新算法有效改善了协同过滤算法在数据稀疏和可扩展性上的局限，从而提升了推荐系统的推荐质量。这项工作得到了国家自然科学基金项目的资助，进一步验证了其理论价值和实践意义。关键词包括电子商务、协同过滤、模糊聚类和推荐系统，体现了研究的焦点和创新点。本文的研究对于改进电子商务推荐系统在实际应用中的表现具有重要意义，尤其是在大数据和用户增长的背景下，可扩展的模糊聚类协同过滤算法有望成为未来推荐技术的重要发展方向。"