Using Co-clustering for Predicting Movie Rating in Netflix

### 使用共聚类预测Netflix电影评分 #### 引言 在大数据时代，预测缺失值的任务在销售预测和推荐系统等领域找到了广泛的应用。特别是在信息过滤领域，目标是根据用户的个人资料和其他用户已知偏好来确定一个项目（如电影或书籍）与特定用户的相关性。这种输入数据可以被看作是一个矩阵，其中每一行代表一个用户的评分，每一列则对应一部电影。任务在于填补该矩阵中的缺失条目。 最近关于Bregman共聚类的研究[1][3]提出了一种方法，用于同时划分数据矩阵的行和列，并利用聚类结果预测这些缺失条目。通过结合行和列的聚类信息，共聚类技术能够产生更高质量的聚类，即使只需要单边聚类结果也是如此。此外，共聚类比传统的单边聚类更具可扩展性[1]。 在本项目中，我们探讨了将共聚类与其他方法相结合，对Netflix数据集的一个特定子集进行缺失值预测。原始数据集非常庞大，包含超过1亿条来自近50万Netflix用户的评分记录，覆盖约1.7万部电影。每条评分都是从1到5的等级。由于此数据集规模巨大，因此从中抽样了一个子集用于初步研究。基于这个子集数据集，我们试图初步回答两个问题：第一，Bregman共聚类在Netflix数据集上的表现如何？第二，我们是否可以将共聚类作为一种中间步骤，将数据划分为块，然后在这些数据块上应用一些成本较高但更准确的方法，如奇异值分解(SVD)，以获得更高的性能？ #### 预测电影评分的方法 **2.1 缺失值预测** 缺失值预测是推荐系统中的核心问题之一。对于Netflix数据集而言，缺失值主要指的是用户未评价过的电影。缺失值预测可以通过多种方式实现，包括但不限于协同过滤、矩阵填充、以及本文重点介绍的共聚类等方法。 **2.2 协同过滤** 协同过滤是最常用的推荐系统技术之一，它基于“相似用户有相似兴趣”的假设。具体来说，协同过滤可以根据用户的行为和偏好将用户分组，并预测他们可能会喜欢哪些产品。协同过滤可以进一步细分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤两种类型。 **2.3 Bregman共聚类** Bregman共聚类是一种同时对数据矩阵的行和列进行聚类的技术，其基本思想是找到一组行和列的簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的差异尽可能大。这种方法不仅可以揭示用户群体和电影群体之间的内在联系，而且还可以提高预测的准确性。 **2.4 共聚类作为预处理步骤** 将共聚类作为一种预处理步骤，在数据集上划分出不同的用户群和电影群，之后可以应用更复杂、更精确的算法，如SVD等，仅在这些已聚类的数据块上操作。这样做不仅可以显著降低计算成本，而且还可以保持较高的预测精度。这是因为共聚类可以捕捉到用户群体和电影群体之间的偏好关系，从而使得后续的预测更加准确。 ### 结论 通过对Netflix数据集的分析，可以看出共聚类技术在预测缺失电影评分方面具有很大的潜力。不仅可以直接应用于缺失值预测，还可以作为一种预处理步骤，为后续更复杂的预测模型提供更有意义的数据分区。未来的研究可以进一步探索如何优化共聚类参数，以适应更广泛的推荐场景，并提高预测性能。