改进协同过滤算法：稀疏数据下的推荐精度提升

本文主要探讨了一种改进的相似度协同过滤算法，针对传统协同过滤方法在处理评分数据时存在的局限性。在传统的相似度计算中，如Pearson相关系数，它仅依赖于用户间的评分信息来衡量相似性，这可能导致计算结果过于单一，特别是在数据稀疏的情况下，推荐系统的准确性会受到影响。 为了克服这一问题，研究者提出了一种创新的方法。他们引入了用户相似度权重系数，这是一种加权处理策略，它不仅考虑了用户之间的共同评分项目数量，还考虑了这些共同项目在用户整体评分中的占比，以及用户的评分取值差异。这种综合考虑使得算法能够更全面地评估用户之间的相似性，从而提高了协同过滤算法中相似度量的精度。 实验部分，作者选择了两个著名的公共数据集，即MovieLens和Book-Crossing，对改进后的算法进行了验证。结果显示，与传统方法相比，这种改进算法显著降低了平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE），具体降低了5.2%。这个提升意味着算法在稀疏数据集上的推荐效果得到了明显改善，推荐系统的准确度得到了显著提高。 本文的关键词包括推荐系统、协同过滤、相似度和平均绝对误差，这些词汇体现了研究的核心关注点。该研究对于提高推荐系统的性能，特别是在数据稀疏环境下，具有重要的实践价值和理论意义。通过这篇论文，读者可以了解到如何结合多种相似度计算方法和权重策略，以优化协同过滤算法，从而提升推荐系统的精确性和用户体验。