一种改进的缺失数据协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点，近年来，在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中，协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户产品（项目）矩阵通常非常稀疏（存在大量缺失数据），从而导致推荐结果不准确。文章试图在缺失数据情况下提高协同过滤推荐的准确性，聚焦以下两个方面：（1）用户相似度、产品（项目）相似度计算；（2）缺失数据预测。首先，用增强的皮尔森相关系数算法，通过增加参数，对相似度进行修正，提高用户、产品（项目）相似度计算的准确率。接着，提出一种同时考虑了用户和产品（项目）特征的缺失数据预测算法。算法中，对用户和产品（项目）分别设置相似度阈值，只有当用户或产品（项目）相似度达到阈值时，才进行缺失数据预测。预测过程中，同时使用用户和产品（项目）相似度信息，以提高准确度。在模型基础上，用淘宝移动客户端的数据集进行了验证，实验结果表明所提算法比其他推荐算法要优异，对数据稀疏性的鲁棒性要高。 在电子商务领域，推荐系统作为一项核心技术，极大地推动了商品销量的增长并提升了用户的购物体验。在众多推荐技术中，协同过滤推荐算法因其有效性而被广泛应用于各大电商平台，如亚马逊和淘宝。然而，随着应用的深入，协同过滤算法在数据稀疏性和推荐准确性上的局限性逐渐凸显，尤其是当用户-商品矩阵存在大量缺失数据时，这种影响尤为明显。 数据稀疏性是推荐系统面临的主要问题之一。在实际应用中，用户对商品的评分往往集中在少数他们感兴趣的项目上，导致用户-商品矩阵中填充的评分数据非常少，绝大部分是空缺的。这种稀疏矩阵不仅加大了寻找用户间或商品间相似性的难度，还可能导致最终推荐的不准确。针对这一问题，众多研究者提出了各种方法来改进协同过滤算法。 本文提出了一种改进的缺失数据协同过滤推荐算法。这项研究针对两个主要方面进行优化：一方面是用户相似度和商品相似度的计算；另一方面是缺失数据的预测。在用户相似度和商品相似度的计算上，传统的皮尔森相关系数（PCC）算法虽然广泛使用，但它未考虑不同评分标准之间的差异性，可能在数据稀疏的环境下计算出有偏差的相似度值。为此，本文提出了一个增强型的皮尔森相关系数算法，通过引入额外参数来修正相似度计算，以适应数据稀疏性，从而提高计算结果的准确性。 除了改进相似度的计算方法，本文还提出了一种新的缺失数据预测算法。算法中设定了用户和商品的相似度阈值，只有当两者之间的相似度超过预设阈值时，才会进行缺失数据的预测。通过设定阈值，算法能够排除那些相关性不强的用户或商品，确保预测的准确性。此外，本文的算法不仅仅依据用户相似度或商品相似度单独进行预测，而是同时综合考虑两者信息，这进一步提高了预测结果的准确度。 为了验证所提算法的有效性，本文选取了淘宝移动客户端的数据集进行测试。实验结果表明，所提出的改进算法在处理数据稀疏性问题上表现出色，准确率和鲁棒性均优于其他现有的推荐算法。这一改进不仅在数据稀疏的环境下维持了推荐的准确性，也进一步提升了用户的购物体验，对电商平台的销售转化率也起到了积极的促进作用。 本文所提出的改进策略通过改进用户相似度和商品相似度的计算方法，以及提出新的缺失数据预测算法，有效地解决了协同过滤推荐系统在面对数据稀疏性和推荐准确性上的两大挑战。该研究为推荐系统的理论发展和实际应用提供了新的方向和方法，有望在未来的电商平台中得到更广泛的应用。随着数据量的不断增长和用户行为的日益复杂化，改进的协同过滤推荐算法将能够更好地适应环境变化，为用户推荐更加精准和个性化的产品，从而推动整个推荐系统的进步。