稀疏矩阵到稠密子矩阵的提取方法与协同过滤优化

"从稀疏矩阵中提取出稠密的子矩阵-gs2971 datasheet" 协同过滤系统是推荐系统中的核心算法，它通过分析用户的历史行为来预测他们对未知项目的兴趣，从而实现信息过滤和个性化推荐。然而，协同过滤在实际应用中面临两大挑战：稀疏性和冷启动问题。 数据稀疏性是指在大规模数据集中，用户与项目之间的交互通常是不完全的，形成大量的空值，导致矩阵极度稀疏。这降低了推荐的准确性，因为稀疏矩阵难以捕捉到用户与项目之间的复杂关联。针对这一问题，文中提出了两种方法：PearAfter_SVD 和 LCMSTI。PearAfter_SVD 方法结合了奇异值分解（SVD）和基于邻居的Pearson算法。首先，通过SVD对稀疏矩阵进行降维处理，得到预测评分，然后利用这些预测评分确定活跃用户的近邻，最后运用Pearson相关度计算预测值。LCMSTI方法则动态地在不同推荐策略间切换，依据阈值在潜在分类模型的Pearson算法和STIN算法之间转换，以适应数据稀疏环境。 冷启动问题包括新用户问题和新项目问题。新用户没有足够的历史记录，而新项目没有用户反馈，使得推荐系统难以进行准确预测。为解决这个问题，论文提出了基于统计的众数法和信息熵法。基于统计的众数法利用社会心理学中的从众效应，对于新用户，预测他们在新项目上的评分等于该项目所有已有评分的众数；对于新项目，预测活动用户在该项目上的评分为其已评分项目评分的众数。信息熵方法则引入信息论的概念，通过计算信息熵来选择具有代表性的用户或项目，帮助系统在缺乏数据时做出初步的推荐决策。 这篇博士学位论文深入研究了协同过滤系统在稀疏性和冷启动问题上的解决方案，通过创新的算法提高了推荐的准确性和系统的适应性。实验结果证实了这些方法的有效性，特别是在数据稀疏和新用户、新项目出现时，能显著提升推荐的准确性。