基于线性回归与协同过滤融合的推荐算法研究.pdf

简介：
本文探讨了一种结合线性回归和协同过滤技术的新型推荐算法，旨在提高个性化推荐系统的准确性和效率。通过理论分析和实验验证，展示了该方法在提升用户满意度方面的潜力。 为解决传统协同过滤算法中的数据稀疏性问题，本段落提出了一种融合线性回归的推荐算法。该方法利用用户对项目的评分以及用户的个人特征与项目特性来构建用户间及项目间的相似矩阵。通过这些相似度矩阵找到最近邻集合，并应用基于用户和基于项目的协同过滤技术预测已评分项的实际得分。随后，将预测结果与实际评分之间的差异作为新训练数据的一部分。 该算法接着利用这一组合后的信息为线性回归模型提供输入，以进一步提高对未知项目评分的准确度。最后通过Top-N推荐策略生成最终的推荐列表。实验结果显示，在MovieLens 数据集上应用此方法后，其推荐精度相较于传统协同过滤技术有了显著提升。