基于协同过滤推荐算法

### 基于协同过滤的推荐算法实现 #### 一、理解基于用户的协同过滤算法 在构建推荐系统时，基于用户的协同过滤是一种常用的技术。该技术依赖于用户历史行为数据来计算不同用户间的相似度，并据此向目标用户提供其他具有相似兴趣用户的偏好项作为推荐[^1]。 #### 二、解决冷启动问题的选择 值得注意的是，在应用此方法前需考虑是否有足够的数据支持；对于新平台或是数据稀缺的情况，则可能更适合采用基于物品的协同过滤方案，即通过分析商品特性之间的关联来进行预测和建议[^2]。 #### 三、具体实施方案——以MATLAB为例 为了便于理解和实践操作，下面将以MATLAB环境下的简单例子展示如何利用基于用户的协同过滤创建一个基本版本的电影推荐引擎： ```matlab % 加载并预处理数据集 load('movieRatings.mat'); % 假设已有一个名为 movieRatings 的矩阵存储着评分信息 [nUsers, nMovies] = size(movieRatings); % 计算用户间相似度 (这里简化为皮尔逊相关系数) similarityMatrix = zeros(nUsers); for i=1:nUsers for j=i+1:nUsers commonRatedItemsIdx = ~isnan(movieRatings(i,:)) & ~isnan(movieRatings(j,:)); if any(commonRatedItemsIdx), similarityMatrix(i,j) = corr(movieRatings(i,commonRatedItemsIdx)', ... movieRatings(j,commonRatedItemsIdx)'); similarityMatrix(j,i) = similarityMatrix(i,j); %#ok<SPRIX> end end end % 预测未打分项目的分数 predictedScores = nan(size(movieRatings)); for u=1:nUsers, ratedItemsByUserU = find(~isnan(movieRatings(u,:))); unratedItemsForUserU = setdiff(1:nMovies,ratedItemsByUserU); for m : unratedItemsForUserU, weightedSumOfSimilaritiesAndRatings = sum(similarityMatrix(u,:) .* movieRatings(:,m), 'omitnan'); normalizationFactor = sum(abs(similarityMatrix(u,:)), 'omitnan'); predictedScore = weightedSumOfSimilaritiesAndRatings / max(normalizationFactor,eps); predictedScores(u,m) = predictedScore; end end disp('Predicted ratings:'); disp(predictedScores); ``` 上述代码片段展示了如何在一个假设的数据集中执行基于用户的协同过滤过程，包括加载数据、计算用户之间相似性和预测未知评价等步骤。