稀疏数据下的协同过滤用户相似度计算研究及推荐系统应用
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随着互联网和信息技术的普及与应用,海量信息的产生和传播给人们带来了信息过载的困扰。在这种情况下,推荐系统因其可以有效过滤信息,满足用户个性化服务的需求,在视频、音乐、电子商务等领域发挥着重要作用。而协同过滤作为一种重要且广泛应用的推荐算法,其基本假设是用户的兴趣具有延续性,即过去两个用户的偏好相似,则未来他们的偏好也会具有相似性。协同过滤首先需要计算用户或项目之间的相似度,在此基础上预测目标用户对目标项目的评分并进行有效的推荐,因此合理的相似度计算对于实现精准推荐非常关键。 然而,随着用户数量和项目数量的增加,用户-项目评分矩阵的稀疏程度也在加剧,导致传统的相似度计算方法在处理稀疏数据时面临着挑战。例如,公开数据集MovieLens-latest-small中仅有一个或两个共同评分项的用户对占了19%,这就需要我们寻找更适合稀疏数据的用户相似度计算方法。 本文针对面向稀疏数据的协同过滤用户相似度计算展开了深入研究。传统的相似度计算方法如皮尔逊相关系数(PCC)、余弦相似度(COS)、修正余弦相似度(ACOS)等,通常需要先查找共同评分项,然后再根据共同评分项的评分数来计算相似度。然而,这些方法在处理稀疏数据时会出现问题,因为共同评分项并不多,评分数可能并不够充分。 因此,本文提出了一种基于邻域的用户相似度计算方法,该方法不需要事先查找共同评分项,而是通过考虑用户之间的邻域关系来计算相似度。具体来说,我们首先对用户评分矩阵进行填充,使用SVD(奇异值分解)来进行矩阵分解,得到用户和项目的潜在特征向量。然后,通过计算用户之间的邻域关系,将用户划分到不同的邻域中进行相似度计算,从而避免了传统方法中的共同评分项不足的问题。 通过对实际数据集的实验验证,我们发现基于邻域的用户相似度计算方法在处理稀疏数据时具有更好的性能,能够更准确地预测用户对项目的评分,从而实现更精准的推荐。这一研究成果对于提高推荐系统的准确性和效率具有重要意义,为推荐系统领域的进一步研究提供了有益的参考和启示。
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