用户协同过滤算法：电影推荐实证研究

本篇论文是关于"基于用户协同过滤算法的产品推荐技术"的本科毕业设计，作者专注于计算机科学与技术专业，于2009年完成。论文主要探讨了在现代推荐系统中的一个重要技术手段——用户协同过滤算法。协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐策略，通过分析用户对产品或服务的评价和喜好来预测其他用户可能感兴趣的内容。 首先，论文从研究背景出发，介绍了推荐系统的发展历程，提及了ACM推荐系统年会、GroupLens项目、Netflix推荐算法竞赛等重要的学术活动和业界实践，展示了推荐系统在商业领域的广泛应用。接下来，作者概述了推荐系统的各种方法，包括基于内容的推荐（如物品的属性信息）、协同过滤推荐（根据用户的历史行为相似性进行推荐）、基于关联规则的推荐（挖掘物品之间的关联性）以及混合推荐（结合多种方法的综合策略）。 论文的核心部分详细讨论了基于用户的协同过滤算法。这部分涉及了算法的基本原理，如用户之间的相似度计算方法，包括传统的欧氏距离、加权的余弦相似度和基于共同评分的方法。针对实际应用中常见的评分矩阵稀疏问题，论文探讨了如何填充这些矩阵以提高推荐的准确性。此外，还包括了评分预测的步骤，即如何利用已有的用户评分数据来预测未来的行为。 在实验部分，作者选择了MovieLens、EachMovie、BookCrossing、JesterJoke和Netflix等多个数据集进行评估，强调了数据集的选择对推荐效果的重要性。实验过程包括数据集的准备（划分训练集和测试集）、评测方法的选择（如准确率、召回率等指标），以及对不同推荐模型（包括协同过滤）性能的对比分析。 通过对用户评分分布、活跃度分布、物品流行度和评分均值等数据的统计，论文深入剖析了用户和物品特征对推荐效果的影响，并以此为基础进行了深入的性能比较。整体来看，这篇论文旨在通过理论分析和实证研究，揭示用户协同过滤算法在产品推荐中的有效性和优化策略，为相关领域的研究者和从业者提供了有价值的参考。