吴金龙博士论文：Netflix Prize中的协同过滤算法详解

本文档是北京大学数学科学学院计算数学专业的博士研究生吴金龙的毕业论文，标题为“Netflix Prize中的协同过滤算法”。论文主要探讨了在快速发展的存储技术背景下，电子商务和零售行业如何利用推荐系统来减轻用户在海量产品中筛选的负担，从而提升用户体验和商业效益。推荐系统的核心目标是通过分析用户的购买历史和行为，为用户提供个性化的商品推荐。 论文详细介绍了推荐系统的三种主要类别： 1. 基于内容的过滤（Content-Based Filtering，CBF）：这种方法依赖于提取出的用户和产品的特征，通过计算用户与产品之间的相似性，推荐与其兴趣最匹配的产品。例如，如果用户对某种类型的产品有过好评，系统会推荐类似风格的产品。 2. 协同过滤（Collaborative Filtering，CF）：协同过滤关注用户之间的行为模式，通过分析用户对产品的评分或交互行为，找出具有相似偏好的用户群体，然后推荐其他用户喜欢但该用户尚未尝试过的产品。这种算法不依赖于产品属性，而是基于用户的行为数据进行推荐。 3. CBF与CF的混合过滤（Hybrid Filtering）：为了克服CBF和CF各自的局限性，如CBF可能受产品属性变化影响，CF可能面临冷启动问题（新用户或新产品缺乏足够的行为数据），混合过滤结合了两者的优势，比如在用户特征和行为数据之间寻找平衡，提供更全面和准确的推荐。 论文作者吴金龙在导师鄂维南教授和李铁军副教授的指导下，深入研究了Netflix Prize这一著名竞赛中的协同过滤算法应用，该竞赛曾激励了全球众多研究人员探索更有效的推荐系统方法。论文强调了精确推荐系统对于优化用户体验、提高用户忠诚度和转化率的重要性，并探讨了在实际商业场景中如何实施和优化协同过滤算法。 此外，论文还包含了关于版权声明的注意事项，明确规定了未经授权的任何形式传播或复制可能会引发法律问题。总体来说，这篇论文为理解推荐系统特别是协同过滤算法在实际商业环境中的应用提供了深入的研究视角。