稀疏数据下基于用户和项目因素的协同过滤推荐算法

"该文提出了一种名为‘综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐’(HCFFR)的算法，旨在解决用户评分数据极度稀疏时传统协同过滤推荐算法的不足。HCFFR算法结合了用户和项目特征，通过改进的相似性度量方法(ISIM)动态调整相似度计算，考虑用户和项目的影响因素，以及评分数据的稀疏程度，自适应地调节推荐影响权重。实验结果显示，与仅基于用户或项目的推荐算法相比，HCFFR在极端稀疏评分数据下仍能显著提升推荐系统的推荐质量。关键词包括协同过滤推荐、数据稀疏、相似性、评分预测。" 本文介绍了一种新的协同过滤推荐算法，称为“综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐”(HCFFR)。协同过滤是推荐系统中常用的一种技术，它依赖于用户的历史行为来预测他们可能对未评价物品的喜好，从而生成推荐。然而，当用户评分数据极度稀疏时，传统的协同过滤算法可能会遇到困难，因为缺乏足够的信息来准确估计用户之间的相似性或物品的特性。 HCFFR算法针对这一问题进行了创新。首先，它采用了改进的相似性度量方法(ISIM)，该方法能够根据评分数据的稀疏程度动态地调整相似度计算，确保在数据稀疏的情况下也能准确反映用户或项目之间的相似性。这解决了传统算法在数据稀疏时可能出现的过拟合或欠拟合问题。 其次，HCFFR算法在生成推荐时同时考虑了用户和项目的影响因素。它分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合，这意味着它不仅考虑了用户的行为模式，还考虑了物品本身的特性，这种多维度的考虑提高了推荐的精准度。 最后，HCFFR算法根据评分数据的稀疏程度自适应地调整目标用户和目标项目最近邻对最终推荐结果的影响权重。这种方法使得在数据稀疏时，算法仍然可以产生有价值的推荐，而不会过度依赖个别用户或项目的评分。 实验结果证明，与传统的基于用户或基于项目的推荐算法相比，HCFFR算法在用户评分数据极其稀疏的情况下，仍然能够显著提高推荐系统的推荐质量。这一发现对于推荐系统的设计者来说具有重要意义，特别是在用户行为数据有限的环境中，如新用户加入或冷启动问题，HCFFR算法可以提供更可靠和有效的推荐。