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基于用户聚类及项目评分的混合协同过滤推荐算法研究的中期报告
一、研究背景
随着电商市场的不断发展和用户需求的不断变化，个性化推荐系统成为各大企业必不可少的一项技术。协同过滤是当前推荐系统中应用最为广泛的算法之一，主要利用用户的历史行为数据，寻找与其兴趣爱好相似的其他用户或物品来推荐内容。然而，传统的协同过滤算法也存在一些问题，如数据稀疏性、冷启动问题等，因此需要进行改进和优化。
二、研究目的
本课题旨在探讨一种基于用户聚类及项目评分的混合协同过滤推荐算法，以解决传统协同过滤算法中存在的问题，提高推荐系统的效果和精度。
三、研究内容
1.建立用户聚类模型：将用户按照其历史评分记录，利用聚类算法将其划分为不同的群体。
2.评估群体相似度：计算同一群体内用户对同一物品的平均评分，以评估群体内用户对物品的偏好程度。
3.建立项目评分模型：根据不同用户对同一物品的评分记录，利用协同过滤算法对每个项目进行评分预测。
4.混合推荐：综合考虑用户聚类、群体相似度和项目评分，给用户推荐最可能感兴趣的物品。
四、研究方法
1.数据处理：采用Python语言读取电子商务网站的历史评分数据，清洗并进行特征提取，获得可用于分析的数据集。
2.用户聚类：使用K-means算法对用户进行聚类分析，并根据聚类结果对用户进行分类。
3.评估群体相似度：计算同一群体内用户对同一物品的平均评分，以评估群体内用户对物品的偏好程度。
4.项目评分模型的建立：采用基于物品的协同过滤算法，针对每个用户进行预测，生成每个物品的评分预测结果。
5.混合推荐：基于用户聚类分析、群体相似度和项目评分预测结果，给用户推荐最可能感兴趣的物品。
五、研究结论
本课题采用基于用户聚类及项目评分的混合协同过滤推荐算法，能够有效解决传统协同过滤算法中存在的问题，并且提高了推荐系统的准确性和用户满意度。本研究还需要进一步实验和优化，以提高推荐系统在实际应用中的效果和稳定性。