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基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法的中期报告
一、研究背景
随着互联网技术的不断发展，推荐算法成为了推动电商、社交网络等领域发展的重要手段之一。协同过滤算法（CollaborativeFiltering，CF）是推荐算法中最具代表性的一种，它是通过将用户的历史行为和喜好与其他用户做比较，然后推荐与之相似的其他用户所喜欢的物品。目前，CF主要分为基于邻域的算法和基于模型的算法两种。基于邻域的算法，如UserCF、ItemCF，基于用户-物品矩阵或物品-用户矩阵，计算用户或物品之间的相似度，推荐相似度高的物品或用户。基于模型的算法，如SVD和FM，通过对用户-物品矩阵的分解或潜在因子模型的建立，预测用户对未知物品的评分。
然而，CF算法仍然存在一些问题。一方面，当用户-物品矩阵稀疏时，其预测精度受到限制；另一方面，只依靠历史数据进行推荐容易产生“过滤气泡”现象，即推荐结果可能过于相似，忽视了用户潜在的兴趣爱好多样性。因此，如何提高采样效率，并兼顾推荐结果的多样性，成为了CF算法需要解决的问题之一。
二、研究内容
本文将提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法，具体研究内容如下：
1.采用随机游走算法，构建用户和物品之间的关系网络，并计算网络中节点之间的相似度。随机游走算法可以有效利用图结构挖掘用户和物品之间的关系，避免了传统基于相似度的方法中的数据稀疏问题，并提高了推荐的多样性。
2.在随机游走的基础上，利用聚类平滑算法对网络进行平滑处理，提高用户和物品之间的相似度计算精度，并增加推荐结果的多样性。
3.将改进的随机游走算法和聚类平滑算法应用于基于邻域的CF算法中，实现基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法，并对其进行实验验证。
三、研究意义
本文提出的基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法，可以有效解决CF算法中存在的数据稀疏问题，提高推荐精度，并增加推荐结果的多样性。此外，该算法结合了随机游走和聚类平滑算法两种方法的优点，具有很好的推广、运用价值。
四、进展与计划
已完成的工作：
1.研究了基于邻域的CF算法、随机游走算法和聚类平滑算法的基本原理；
2.提出了基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法的初步思路，并在数据集上验证了该算法的可行性。
尚需完成的工作：
1.完善算法的细节，对算法的参数进行调整和优化；
2.在更大的数据集上进行实验验证，并与其他经典算法进行比较；
3.结合深度学习等方法，探索进一步提高算法性能的可能性。