分步预测算法改进协同过滤：缓解数据稀疏提升推荐精度

本文档探讨了分步预测的协同过滤算法，针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏性问题上的局限性。该算法由两位作者肖明波和郑鑫炜在杭州电子科技大学通信工程学院提出。协同过滤是一种基于用户行为或物品特征的推荐系统，但当评分矩阵中存在大量缺失值时，会导致推荐精度下降，因为算法难以捕捉用户的偏好。 首先，该算法对评分矩阵进行了预处理，通过重新排列元素位置，将评分数据集中在矩阵的左上角。这种策略旨在利用已有的评分信息，减少数据稀疏性的影响。对于那些评分过少的用户，算法会采取部分填充的方式，通过相似用户的行为来推测他们的喜好。 其次，算法进一步提取了一个数据密度较高的子系统，这个子系统内的信息更为密集，能够提供更准确的推荐。在这个子系统中，作者引入了基于信任的算法来填充缺失值。信任度考虑了用户之间的历史交互和评价的一致性，从而提高填充的准确性。 最后，分步预测的关键在于逐步扩展子系统。新用户和新项目的加入使得算法能够逐渐积累更多的数据，从而在推荐过程中实现逐步精细化和精确化。这种分步预测的方法有助于避免一次性处理所有数据带来的复杂性和计算负担，提高了推荐效率。 通过在MovieLens数据集上的实验，作者验证了新算法的有效性。结果显示，分步预测协同过滤算法显著地缓解了数据稀疏性问题，提升了推荐系统的精度。此外，文章还引用了国家自然科学基金和杭州电子科技大学的资助，强调了研究的学术背景和支持。 这篇论文提供了针对数据稀疏性问题的一种创新解决方案，对于理解和改进协同过滤推荐系统具有重要的理论和实践价值。通过细致的算法设计和实证分析，作者展示了如何通过分步预测和信任度计算来提升推荐系统在实际应用中的性能。