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基于多维用户兴趣模型的协同过滤推荐算法的中期报告
1.研究背景
随着互联网技术的不断发展和信息化普及，信息过剩的问题越来越明显。在电子商务应用中，协同过滤推荐系统致力于通过分析用户的历史行为，制定一种个性化推荐策略，准确地推荐信息，提高用户体验和商家利润。然而，传统的协同过滤推荐算法存在一些问题，例如稀疏性问题、冷启动问题和长尾问题等。因此，本课题提出了一种基于多维用户兴趣模型的协同过滤推荐算法。
2.研究目的
本算法旨在解决传统协同过滤推荐算法中的问题，提高推荐系统的预测精度和推荐效果。
3.研究方法
（1）构建多维用户兴趣模型
本算法将用户的兴趣爱好分为多个维度，例如音乐、电影、运动等。通过用户历史行为和标签等信息，建立用户兴趣模型，反映用户不同维度上的兴趣偏好。
（2）计算物品相似度
对于每个物品，计算它与其他物品之间的相似度，可以采用基于物品的协同过滤推荐算法，计算物品向量之间的余弦相似度。
（3）推荐算法
对于某个用户，根据他的历史行为和兴趣模型，计算他对所有未曾行动过的物品的预测评分，预测评分高的物品按照一定算法排序，推荐给用户。
4.研究成果
经过初步实验，本算法相对传统的协同过滤推荐算法，在推荐准确度和覆盖率方面均有提升，并且克服了传统算法中的稀疏性问题、冷启动问题和长尾问题。预计在后续实验中，进一步提高算法的性能，增强算法与实际应用的适应性。
5.研究结论
本研究提出了一种基于多维用户兴趣模型的协同过滤推荐算法，未来的研究工作将在数据集的扩充和算法的优化上展开。