基于主成分分析与K-means的协同过滤推荐优化

"该资源是一篇2009年的工程技术论文，主要探讨了一种结合主成分分析（PCA）和K-means聚类的协同过滤推荐模型，旨在解决高维数据中的‘维灾’问题，提高推荐系统的效率和准确性。该模型首先通过PCA进行数据降维，然后在低维空间上应用K-means算法进行用户聚类，从而缩小目标用户最近邻搜索的范围，优化推荐过程。实验表明，即使在用户历史评价信息有限的情况下，该模型也能保持较高的预测精度。论文由郁雪和李敏强撰写，他们分别来自天津大学管理学院信息管理与信息系统系，研究方向涉及信息系统、Web智能以及系统工程与人工智能。" 本文提出的协同过滤推荐模型创新地融合了主成分分析和K-means聚类技术。协同过滤是推荐系统中常用的一种方法，它依赖于用户的历史行为来预测他们可能对未评分物品的喜好，但随着数据维度的增加，计算复杂度会急剧上升，即所谓的“维灾”问题。为了解决这个问题，研究者引入了主成分分析作为预处理步骤，这是一种统计方法，能将原始高维数据转换成一组线性无关的低维特征，保留大部分数据方差，降低数据复杂性。 接着，论文应用K-means聚类算法在降维后的低维空间中对用户进行分组。K-means是一种迭代的聚类算法，通过不断调整用户分配以最小化簇内平方误差和来找到最佳的k个簇。通过聚类，可以将相似的用户分到同一组，从而在预测时只需在用户所属的簇内寻找最近邻，而不是在整个高维空间中搜索，显著减少了计算量。 实验结果显示，这种结合降维和聚类的推荐模型在处理少量历史评价信息的目标用户时，仍能提供准确的推荐，证明了模型的有效性和实用性。这一方法对于大规模推荐系统的设计具有重要的参考价值，尤其是在处理海量用户和物品数据时，能够有效地提升推荐性能和用户体验。 关键词：协同过滤、主成分分析、维数约简、K-means聚类。该论文的发表为相关领域的研究提供了新的思路和方法，对于优化推荐系统设计，特别是面对大数据挑战时，提供了理论支持和技术参考。