智能推荐系统：协同过滤算法_（7）.协同过滤中的数据稀疏性问题及解决方案.docx
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协同过滤中的数据稀疏性问题及解决方案
数据稀疏性问题
在构建智能推荐系统时，数据稀疏性是一个常见的挑战。数据稀疏性指的是用户-项目交互数据中存在大量的缺失值，即用户对大部分项目没有进行过评分或交互。这会导致以下几个问题：
模型训练困难：稀疏的数据矩阵使得模型难以学习到有效的用户和项目特征。
推荐质量下降：由于数据不足，推荐系统可能无法准确捕捉用户的偏好，从而降低推荐的准确性和个性化程度。
冷启动问题：新用户或项目由于缺乏足够的历史数据，难以进行有效推荐。
数据稀疏性问题可以通过多种方法来解决，包括数据预处理、矩阵分解、深度学习等技术。
数据预处理
数据预
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