协同过滤推荐算法对比分析与优化应用

协同过滤推荐算法分为基于内存和基于模型的推荐算法,协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题。通过基于用户、基于项目协同过滤推荐算法以及SVD、Slope-One、KNN等基于模型协同过滤推荐算法对比分析。提出加入特征向量维度优化的SVD算法,通过降维改善数据稀疏性问题。利用Hadoop分布式平台改善推荐算法可扩展性问题。基于MovieLens数据集实验结果表明,引入基于Boolean相似性计算方法的推荐效果更优,引入数量权重和标准差权重的优化 Slope-One 算法和引入特征向量维度的优化 SVD 算法推荐效果更优。