双重聚类的协同过滤推荐算法研究

“黄海东的论文报告主要探讨了基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统，这是针对信息过载时代的一种解决方案。推荐系统在解决信息发现和推送的问题中起到关键作用，而协同过滤是推荐系统中的核心技术。然而，协同过滤面临着数据稀疏性、可扩展性和推荐质量的挑战。” 协同过滤是一种基于用户行为的历史数据来预测用户可能感兴趣的新物品的推荐方法。它假设如果两个用户在过去对某些物品有相似的评价，那么他们在未来可能会对其他未评价的物品也有相似的兴趣。然而，随着数据规模的增大，数据的稀疏性问题变得突出，这可能导致推荐结果的准确性和多样性下降。 黄海东的论文提出了一个改进的协同过滤算法，即基于用户和项目双重聚类的协同过滤（IBCRA）。首先，算法通过评分数据的稀疏差异度和项目类别来构建集合差异度度量，用于在用户-项目评分矩阵上执行项目聚类。这种方法有助于应对高维数据稀疏性带来的问题，提高推荐的准确性。其次，采用K-means聚类方法对用户进行聚类，K-means算法因其简单高效的特点，尤其适用于大规模数据处理，且无需复杂的预处理步骤。 实验结果显示，该双重聚类算法结合了用户聚类和项目聚类的优势，同时避免了它们的缺点。用户聚类可以捕捉到用户的群体兴趣模式，而项目聚类则有助于发现物品的内在关联性。通过这两种聚类方式的结合，推荐系统能够更好地理解用户的需求，并提供更加个性化和多样化的推荐结果。 此外，论文还讨论了推荐系统在信息过载环境中的重要性，以及如何通过协同过滤技术来平衡信息需求者和提供者之间的矛盾。这种双重聚类策略不仅提高了推荐的精度，还提升了推荐系统的可扩展性和推荐质量，对于应对互联网时代的海量信息挑战具有实际意义。 关键词：推荐系统、协同过滤、IBCRA项目聚类、双重聚类、综合推荐。