F002-H-黄海东-基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统.pdf

F002-H-黄海东_基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统.pdfF002-H-黄海东_基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统.pdfF002-H-黄海东_基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统.pdf 【推荐系统】 推荐系统是一种智能的信息过滤工具，它的核心目标是解决信息过载问题，帮助用户从海量数据中发现并获取他们可能感兴趣的内容。推荐系统通过分析用户的偏好历史、行为模式以及与其他用户的关系，来预测用户可能喜欢的物品或服务，从而个性化地推送相关内容。 【协同过滤】 协同过滤是推荐系统中最常用的一种技术，它基于用户的行为或评价数据，找出具有相似兴趣的用户或物品，然后将一个用户喜欢的物品推荐给其他相似的用户。协同过滤分为两种主要类型：用户-用户协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和物品-物品协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。用户-用户协同过滤通过查找与目标用户有相似评分行为的用户来推荐物品，而物品-物品协同过滤则是通过分析物品之间的相似性来推荐。 【双重聚类】 本文提出的“基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐算法”是协同过滤的一种改进形式。它结合了用户聚类和项目聚类两种策略，以提高推荐质量和效率。用户聚类是将具有相似评分或购买行为的用户分到同一组，而项目聚类则是根据物品的特性或评分差异将物品归类。双重聚类旨在克服传统协同过滤在处理高维稀疏数据时的局限性，提高推荐的准确性和多样性。 【项目聚类】 项目聚类是通过对物品的评分数据和类别进行分析，构建集合差异度度量公式，以此在用户-项目评分矩阵上进行聚类。这种聚类方法有助于识别物品之间的关联性，使得推荐系统能更好地理解用户对不同物品的偏好，尤其是在数据稀疏的情况下，提高推荐的准确性。 【K-means聚类】 K-means聚类是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成k个不同的群组，每个群组内部的数据点相互接近，而群组间数据点较远。在用户聚类中，K-means算法因其简单高效，尤其适用于处理大规模数据，且无需复杂的预处理步骤，如规范化。 【算法优势】 本文提出的算法结合了用户聚类和项目聚类的优点，既利用了用户群体的共同兴趣来推荐物品，又通过物品聚类捕捉了物品间的内在联系。实验结果显示，这种方法能够有效地平衡推荐的覆盖率和准确性，同时避免了传统协同过滤算法在数据稀疏和高维度场景下的性能下降。 【关键词】 推荐系统、协同过滤、IBCRA项目聚类、双重聚类、综合推荐 总结，黄海东的研究集中在通过双重聚类优化协同过滤推荐系统，旨在解决推荐系统的可扩展性、数据稀疏性和推荐质量的问题。他提出的算法结合了用户和物品的聚类，提高了推荐的精准度和效率，为推荐系统领域提供了新的思路和实践方法。