A SCALABLE COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM BASED ON LOCALIZED ...

【协同过滤】是一种推荐系统中广泛使用的算法，它基于用户行为历史数据，寻找具有相似兴趣的用户，并根据这些“邻居”的行为预测用户可能的兴趣。在描述中提到的【K 近邻（KNN）方法】是实现协同过滤的一种经典方式，它会为每个用户找出最接近的K个邻居，然后利用这些邻居的评分来预测用户对未评价项目的喜好。 【本地化偏好】是指在特定用户群体或区域中，用户表现出的特殊或特有的喜好趋势。在基于用户的协同过滤中，全局相似性可能并不完全适用于所有用户，因此引入本地化偏好可以提高预测的准确性。通过【用户聚类】，将用户分为不同的群体，每个集群内部的用户可能具有更相似的偏好，从而可以选择更相关的邻居来进行预测。 【可扩展性】是协同过滤算法面临的一大挑战。传统的协同过滤算法在用户和项目数量增加时，计算复杂度急剧上升，导致效率下降。为了解决这个问题，【基于集群的协同过滤】被提出，它通过在每个用户集群内选择邻居，减少了计算量，提高了可扩展性，但可能会牺牲一部分预测精度。 【本文方法】提出了一个新的协同过滤算法，它结合了用户聚类和本地化偏好。用户被划分到不同的部分，然后在每个部分中发现用户的本地化偏好。预测时，不再依赖所有项目，而是使用具有相同本地化偏好的邻居。这种方法旨在平衡预测的准确性和算法的可扩展性。 【相关工作】中提到了几种协同过滤的实现方式，包括基于内存的算法（如基于皮尔逊相关、向量相似度和调整向量相似性的方法）和基于模型的方法（如聚类的协同过滤、方面模型和贝叶斯网络方法）。这些方法各有优缺点，例如基于内存的方法易受数据稀疏性影响，而基于模型的方法虽然扩展性更好，但可能牺牲预测质量。 【本文贡献】在于提出了一种新的基于模型的算法，通过用户分区和本地化偏好发现，改善了预测精度和可扩展性。实验结果证明了这种方法的有效性，为解决协同过滤的挑战提供了新的思路。 本文介绍了一种改进的协同过滤算法，该算法通过利用用户局部的偏好信息来优化邻居选择，从而提高推荐系统的精度和处理大规模数据的能力。这一方法对于应对用户数据稀疏性和推荐系统可扩展性的问题具有重要意义。