提升数据稀疏与冷启动下基于项目协同过滤的推荐系统精准度

基于项目的协同过滤推荐系统是一种针对传统基于用户协同过滤系统存在的瓶颈提出的新方法，它通过项目之间的相似性而非用户间的直接关联来推荐内容。这种方法的初衷是解决在大规模用户群体中寻找合适邻居的效率问题，因为在电子商务环境中，项目之间的关系相对稳定，这使得基于项目协同过滤能够以较低的在线计算成本达到与基于用户协同过滤相近的预测精度。 系统的核心步骤包括： 1. 构建项目关系：首先，通过用户一项目矩阵计算出不同项目之间的关系，这一步骤旨在找出项目之间的相似性，避免了用户之间的搜索复杂性。 2. 计算项目相似性：项目之间的相似性是推荐的关键，常用的方法有余弦相似性、相关相似性和修正的余弦相似性等，这些方法都是通过分析用户对项目评分数据来度量项目之间的距离。 - 余弦相似性：将项目视为用户空间中的向量，其相似度由向量夹角的余弦值决定，这是一种常用的量化相似度的手段。 3. 预测与推荐：基于相似项目的推荐结果生成，通过找到与用户已评分项目相似的候选项目，从而给出个性化的推荐。 面对稀疏性问题，文章提出了两种策略来提高预测准确性：特征递增型的PearAfter_SVD方法和转换型的LCMSTI方法。PearAfter_SVD首先利用奇异值分解预测评分，再利用这些预测结果确定活跃用户的邻居，并通过Pearson算法进行最终预测。LCMSTI则通过动态切换，根据阈值在潜在分类模型的Pearson算法和STIN算法间进行推荐方法的选择。 对于冷启动问题，即新项目和新用户问题，文章采用了统计方法和信息熵法来解决。对于新用户，使用所有用户对该项目的评分众数作为预测值，反映大众的偏好；对于新项目，使用活跃用户在已评分项目上的平均评分进行预测，或者通过信息熵选择具有代表性的信息作为初始评分。 基于项目的协同过滤推荐系统通过项目之间的联系优化了推荐过程，有效处理了数据稀疏和冷启动问题，提升了推荐系统的实用性和准确性。然而，实际应用中可能还需要考虑更多的因素，如实时更新项目属性、用户行为变化等，以进一步提升推荐的效果。