【摘 要】
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目前传统的推荐系统,存在严重的长尾效应。推荐系统往往只会给用户推荐当前比较热门的物品,而具有较高价值性但比较冷门的物品没有得到良好的推荐。因此,为了解决上述问题,本文提出了一种基于物品协同过滤的改进长尾推荐算法。本文的主要工作包括内容如下:（1）目前基于物品的协同过滤推荐算法,其在数据集上存在较为严重的稀疏性,稀疏性影响相似度的计算,越稀疏计算得出的推荐准确率越低,且长尾物品并没有得到较好的挖掘。
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目前传统的推荐系统,存在严重的长尾效应。推荐系统往往只会给用户推荐当前比较热门的物品,而具有较高价值性但比较冷门的物品没有得到良好的推荐。因此,为了解决上述问题,本文提出了一种基于物品协同过滤的改进长尾推荐算法。本文的主要工作包括内容如下:（1）目前基于物品的协同过滤推荐算法,其在数据集上存在较为严重的稀疏性,稀疏性影响相似度的计算,越稀疏计算得出的推荐准确率越低,且长尾物品并没有得到较好的挖掘。为了解决稀疏性问题,引入了K-means聚类算法,该算法通过随机选取初始种子,并且不断优化迭代,来达到聚类的效果。本文在传统的K-means聚类算法基础上进行改进,提出了融合项目流行度的K-means聚类算法。该方法引入流行度的概念,计算每个物品的流行度,通过流行度来选取出初始种子,不断进行优化迭代。实验证明,改进后的聚类算法对于长尾物品的挖掘能力有进一步提高,对于长尾物品的搜寻能力更好。（2）通过传统基于物品的协同过滤推荐算法和基于用户的协同过滤推荐相比较,可以发现基于物品的协同过滤推荐算法长尾物品丰富,针对其做用户的个性化需求能够较大地挖掘出长尾物品的价值。本文中引用了长尾因子,该因子不仅考虑到了用户,也考虑到了物品。在计算相似度时,对热门物品降低权重,对冷门物品提高权重,对活跃用户降低权重,对普通用户提高权重。计算覆盖率和流行度两个指标,通过实验结果表明,该方法能够有效地挖掘出冷门物品。（3）获得相似度后,在给用户推荐的时候,采用的是Top-N推荐。传统的Top-N推荐将相似度最高的前N个物品推荐给用户,这种方法对于用户来说可以快速获得与自己兴趣最接近的物品,具有不错的准确率,但是这种方法推荐的覆盖率效果不是很明显。本文在此基础上进行改进,引入了一个频繁比例因子,通过该因子调整推荐列表的平均流行度。通过实验结果表明,该方法能够有效提升推荐的覆盖率以及降低推荐序列的流行度。
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