面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究与实现的中期报告.docx

面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究与实现的中期报告 一、研究背景 现今，网络信息日益丰富，人们的阅读、浏览需求也不断增加 。而基于个性化推荐算法的各种网站、APP的应用也越来越普及。在这些个性化推荐系统中，协同过滤推荐算法是较为常用的一种。但是，由于现实中的推荐场景下，用户的行为数据大多是稀疏的，导致了传统的协同过滤算法在这类数据上效果不佳。 二、研究目的 针对稀疏性数据，研究面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法。优化算法的准确性和推荐效果，提高推荐率以便更好地满足用户需求。 三、研究内容 1.调查研究相关算法的发展历史和目前的应用情况。 2.分析和总结常见的处理稀疏性数据的方法和技术，并探究那些方法对协同过滤算法的优化效果更为显著。 3.对比各种面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法，并筛选出一种以用于研究。 4.在标准数据集 Movielens 上，进行测试与评估，并对算法进行改进和优化。 5.应用改进后的算法为基础，开发实际协同过滤推荐系统，并进行应用测试。 四、预期成果 1. 发表一篇关于面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究论文 2. 设计并实现一个基于改进后算法的实际协同过滤推荐系统 3. 通过实验和应用测试，评估改进后的算法在推荐效果上的优劣及其应用性能。 五、研究进展 目前，已经完成了第一、二项内容，并对比各种面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法，并从中筛选了改进过的基准算法。 接下来的工作是设计实验，进行系统评估，以及基于改进后算法的实际协同过滤推荐系统的构建以及测试。