协同过滤推荐算法综述
摘要
协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据分析的推荐算法,广泛应
用于各个领域,如电商、音乐、电影、新闻等行业。本文将详细介绍
协同过滤推荐算法的基本原理、应用场景、研究进展及实验分析,并
探讨其优缺点和未来研究方向。关键词:协同过滤、推荐算法、用户
行为、应用场景、实验分析
引言
随着互联网的迅速发展,信息过载问题越来越严重,用户难以从海量
数据中筛选出感兴趣的内容。协同过滤推荐算法作为一种基于用户行
为数据分析的推荐算法,能够根据用户的历史行为和其他用户的行为,
预测用户的兴趣爱好,为用户提供个性化的推荐服务。协同过滤推荐
算法在社交媒体、电商等领域得到了广泛应用。
相关研究
协同过滤推荐算法可以分为以下几种改进版本:
1、基于项目的协同过滤推荐算法:该算法通过计算项目之间的相似
度来预测用户对项目的评分。优点是能够有效解决冷启动问题,缺点
是忽略了用户之间的差异。
2、基于用户的协同过滤推荐算法:该算法通过寻找与目标用户兴趣