推荐系统是为了解决信息过载问题而存在的强大工具，它根据我们的需求特征和兴趣特征为我们提供个性化服务。在各种推荐技术中，协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）在过去几年中是最成功的。协同过滤的经典机制非常简单：对于用户u，找到一组称为“最近邻居”的用户，并将他们喜欢的项目推荐给用户u。这里的“最近邻居”代表与目标用户相似的用户类型。在经典的协同过滤（或称为基于用户的CF）中，如果两个用户是“相似”的，那意味着他们的评分或偏好是相似的。与其他推荐技术相比，如基于内容的推荐技术，协同过滤的一个明显优势是它不需要了解项目的内容或属性，只需要用户的历史行为数据就可以进行推荐。
然而，协同过滤面临两个根本问题：稀疏性和冷启动问题。稀疏性是指在用户-项目交互矩阵中，大量用户对大多数项目的评分都缺失，导致难以找到具有相同评分偏好的“最近邻居”。冷启动问题是指当新的用户或项目加入系统时，由于缺乏足够的交互数据，很难进行有效推荐。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的混合推荐模型，该模型结合了协同过滤和基于内容的推荐机制的优势。该模型采用估计分布算法（Estimation of Distribution Algorithms）来学习用户偏好，并将它们整合成用户兴趣模型，用以精确描述用户兴趣特征。有了这些兴趣模型，模型中的基于内容的机制能够推荐新的项目给用户，而协同过滤由于使用兴趣模型而不是用户-项目矩阵来确定相似用户，因此受到的稀疏性问题的影响较小。
本文首先回顾了推荐系统的重要性及其在多个领域中展现出的巨大应用潜力。随后，详细介绍了协同过滤的经典机制，并指出了该机制在实际应用中遇到的主要问题。本文的模型通过估计分布算法（EDA）来学习用户偏好，进而构建用户兴趣模型。EDA是一类模仿自然选择和进化理论的随机优化算法，它通过概率模型来表达解空间的概率分布，并利用此分布来产生新的候选解。不同于传统的基于优化的算法，EDA不需要显式的梯度信息或直接搜索过程，这使得它特别适合处理高维和复杂的问题。在推荐系统中应用EDA，有助于从用户的历史行为中发现潜在的模式，并用于构建用户兴趣模型，这些模型可以更好地捕捉用户的兴趣特征。
接下来，本文详细描述了如何将协同过滤和基于内容的机制相结合，并在模型中利用用户兴趣模型来处理稀疏性问题和冷启动问题。通过在MovieLens数据集上的实验研究，验证了本文提出的模型的有效性。实验结果表明，该模型能够有效地解决传统协同过滤所面临的问题，并为用户提供了更加准确的推荐。
此外，关键词列出了：协同过滤、稀疏性、冷启动、估计分布算法和混合推荐，这些关键词概括了文章的核心主题和研究方向。通过混合推荐模型，不仅提高了推荐系统的性能，也拓展了推荐技术的应用范围，使其可以更广泛地应用于电子商务、在线电影租赁、音乐推荐、新闻个性化等领域。随着技术的不断发展和用户需求的日益增长，混合推荐模型的研究和应用将继续是一个热门和前沿的领域。
