基于协同过滤和矩阵分解的推荐算法的研究与改进的中期报告.docx

基于协同过滤和矩阵分解的推荐算法的研究与改进的中期报告
一、研究背景
在大数据时代，推荐系统已成为各大电商平台、社交媒体和视频网站等互联网企业的重要组成部分，为用户提供个性化的推荐服务。推荐算法分为基于规则、基于内容、基于协同过滤和混合推荐等多种类型，其中协同过滤算法是应用最广泛的一种。
二、研究内容
本文主要研究基于协同过滤和矩阵分解的推荐算法，旨在提高推荐算法的准确性、效率和用户体验。该算法主要包括以下步骤：
1.数据预处理：对用户行为数据进行处理，包括去掉异常值、填充缺失值、去重和标准化等操作。
2.计算用户相似度：使用皮尔逊相关系数或余弦相似度等方法计算用户之间的相似度，以评估用户之间的相似度。
3.矩阵分解：使用矩阵分解算法将原始评分矩阵分解为两个低维矩阵，以减少计算量和降低维度复杂度。
4.推荐计算：使用基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤等算法，根据用户相似度和物品评分计算用户对物品的打分，并推荐给用户未评分的物品。
三、研究成果
当前已完成的工作包括：数据预处理和用户相似度计算。对于数据预处理，我们采用了Python编程语言进行数据清洗，将用户评分数据进行去重、填充缺失值和标准化等操作。对于用户相似度计算，我们使用皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度，并根据相似度大小进行排序。
四、研究展望
在后续的研究中，我们将进一步探索矩阵分解算法的应用，以提高算法的准确性和效率。同时，我们也将研究如何解决算法中存在的冷启动问题和稀疏矩阵问题，以提升用户体验。