优化专家信任的协同过滤推荐算法：缓解数据稀疏性和冷启动问题

"融合专家信任的协同过滤推荐算法是一种针对协同过滤推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题的改进方法。该算法结合DBSCAN聚类思想，将用户划分为不同的社区簇，通过用户活跃度惩罚权重调整相似度计算，同时引入项目平衡因子以处理专家在不同项目中的信任度差异。实验在MovieLens数据集上验证了该算法的有效性，能够提高推荐精度。" 在协同过滤推荐系统中，数据稀疏性和新用户或物品的冷启动问题是常见的挑战。稀疏数据可能导致用户兴趣的不准确捕获，而冷启动则使得新用户或新物品难以获得有效的推荐。为了解决这些问题，该研究提出了一种融合专家信任的协同过滤推荐算法。 首先，算法借鉴DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）的初始聚类中心优化策略，对用户进行聚类。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，可以自动发现数据的聚类结构，不受聚类形状限制。将用户分到不同的社区簇中，有助于捕捉用户群体的局部特征，从而提供更精确的相似度计算基础。 其次，考虑到用户活跃度在计算用户相似度时的影响，研究者引入了用户活跃度惩罚权重。用户活跃度反映了用户参与度和贡献信息的多少，活跃度低的用户可能因为数据不足导致其相似度评估失真。因此，通过对活跃度低的用户给予更高的权重惩罚，可以更准确地反映用户间的实际相似度。 此外，为了处理专家在不同项目上的信任度差异，算法引入了项目平衡因子。专家信任度是指专家在评价项目时的可靠性，但专家对不同项目可能表现出不同的专业程度。项目平衡因子允许每个项目具有独立的专家信任度值，使得推荐更加精细化，能更好地反映出专家在特定项目上的专业知识和经验。 实验在MovieLens数据集上验证了这一改进算法的效果。MovieLens是一个广泛用于推荐系统研究的数据集，包含了大量用户对电影的评分信息。实验结果表明，融合专家信任的协同过滤推荐算法有效地缓解了数据稀疏性问题，提高了推荐的准确性，尤其在处理新用户和新物品的推荐时表现更优。 总结来说，该研究通过结合DBSCAN聚类、用户活跃度惩罚权重和项目平衡因子，对协同过滤推荐算法进行了全面的改进，旨在提升推荐系统的性能，尤其是在处理稀疏数据和冷启动场景下的表现。这种方法为解决实际推荐系统中的问题提供了新的思路，对于优化用户体验和提高推荐质量具有重要意义。