基于模糊聚类的可扩展的协同过滤算法研究

本文所探讨的“基于模糊聚类的可扩展的协同过滤算法研究”旨在解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和可扩展性问题，提出了一种新的电子商务推荐算法。研究背景基于电子商务推荐系统，这类系统通过分析用户行为、历史偏好、购买记录等信息，向用户推荐商品或服务。 传统协同过滤推荐算法大致分为基于用户(User-based)和基于项目(Item-based)的两种类型。基于用户的方法通过寻找评分行为相似的用户群体，然后根据这个群体的评分来预测目标用户对未评分项目的喜好；基于项目的算法则侧重于项目之间的相似性，根据目标用户已评分的项目来预测对其他项目的评分。 这两种方法各有所长，但也存在明显不足。基于用户的协同过滤易于理解，但在用户数量庞大、评分行为稀疏的环境下，寻找相似用户的过程变得困难，且可扩展性差；而基于项目的协同过滤虽然可以提供更宽泛的推荐，但无法深入挖掘用户潜在的兴趣点，导致推荐结果往往局限于用户已有购买或评分的历史。 模糊聚类技术的引入是为了改进上述传统方法的缺点。聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，其目的是将样本依据相似性准则分组，形成类别。模糊聚类则是聚类方法中的一种，与传统的硬聚类不同，它允许一个样本属于多个类别，每个类别具有一个隶属度，这使得样本点与多个簇之间的关系可以有不同程度的模糊性。 本文的算法通过模糊聚类技术，同时考虑了用户的相似性和项目的相似性，将相似的项目和用户分别聚类。在项目聚类阶段，使用基于项目的协同过滤算法，根据用户对相似商品的评分预测其对未评分商品的喜好；而在用户聚类阶段，则应用基于用户的协同过滤算法，在计算用户的相似度的基础上，为未评分商品生成预测评分。 实验结果证明，引入模糊聚类技术的协同过滤算法在数据稀疏性和可扩展性方面有显著改进，提高了推荐系统的推荐质量。这种改进方法尤其对于那些数据稀疏度高的电子商务网站来说，是一大福音。 模糊聚类技术的融合不仅提供了更细致的用户和项目的聚类，而且帮助推荐系统更加精准地预测用户的潜在喜好。此算法为电子商务推荐系统的发展提供了新的视角和解决路径，有助于提升用户体验，并可能推动相关技术在未来进一步发展。