摘要：文章深入研究了基于協(xié)同過(guò)濾與內(nèi)容的推薦算法在電影推薦系統(tǒng)中的融合與應(yīng)用。首先，詳細(xì)闡述了兩種推薦算法的基本原理及優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)相似度計(jì)算方法進(jìn)行了深入的分析與針對(duì)性的優(yōu)化。隨后，文章探討了協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦算法有效融合策略和方法。最后，采用MovieLens數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明了融合算法在提升推薦系統(tǒng)性能方面的有效性，并討論了未來(lái)可能的研究方向。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過(guò)濾推薦算法；內(nèi)容推薦算法；電影推薦系統(tǒng)；融合

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）01-0079-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，用戶面臨著前所未有的信息過(guò)載問(wèn)題。如何從海量數(shù)據(jù)中高效、準(zhǔn)確地為用戶推薦個(gè)性化的內(nèi)容，已成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提升用戶體驗(yàn)、增強(qiáng)用戶黏性的關(guān)鍵因素。電影作為一種重要的娛樂(lè)形式，其數(shù)量呈爆炸性增長(zhǎng)。面對(duì)海量的電影資源，用戶往往難以在眾多選擇中找到符合自己興趣和偏好的電影。推薦系統(tǒng)是一種學(xué)習(xí)用戶偏好，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦的系統(tǒng)化應(yīng)用技術(shù)[1]。在信息過(guò)載的時(shí)代，推薦系統(tǒng)成為重要工具，有效地引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)他們感興趣的信息[2]。電影推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、電影的內(nèi)容特征等信息，為用戶提供個(gè)性化的電影推薦，從而提升了用戶的觀影體驗(yàn)。

在眾多的推薦算法中，最為常見且有效的兩種是基于協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦算法。本文旨在探討電影推薦系統(tǒng)中這兩種算法的融合研究。通過(guò)分析和比較現(xiàn)有算法，本文提出了一種混合推薦算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。本文的研究不僅有助于提升電影推薦系統(tǒng)的推薦精準(zhǔn)度和用戶體驗(yàn)，同時(shí)也為其他領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)提供了有益的參考和借鑒。

1 基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法研究

基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法（Collaborative Filtering，CF） 作為一種成熟的推薦算法，已在電商、文本信息等推薦領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[3]。協(xié)同過(guò)濾算法主要通過(guò)計(jì)算用戶與用戶之間或者物品與物品之間的相似度，來(lái)向用戶推薦物品[4]。

基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法主要分為基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于物品的協(xié)同過(guò)濾兩種。在電影推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾推薦算法會(huì)收集包括電影評(píng)分、觀看記錄和搜索記錄等用戶歷史行為數(shù)據(jù)，并以此作為后續(xù)計(jì)算的依據(jù)。隨后，算法會(huì)利用常用的相似度計(jì)算方法來(lái)計(jì)算用戶之間的相似度或電影之間的相似度。對(duì)于基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法，系統(tǒng)會(huì)找到與目標(biāo)用戶品位相似的鄰居用戶，并根據(jù)這些鄰居用戶喜歡且目標(biāo)用戶未觀看過(guò)的電影來(lái)生成推薦列表；而對(duì)于基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法，系統(tǒng)則會(huì)根據(jù)目標(biāo)用戶喜歡的電影，找到與其相似的其他電影進(jìn)行推薦。最后，推薦系統(tǒng)會(huì)通過(guò)準(zhǔn)確率等指標(biāo)對(duì)推薦算法的效果進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行不斷的調(diào)整和優(yōu)化，以提升推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。

協(xié)同過(guò)濾推薦算法的優(yōu)勢(shì)在于能夠深入挖掘用戶的興趣和偏好，從而為用戶提供高度個(gè)性化的電影推薦服務(wù)。然而，該算法也面臨一些挑戰(zhàn)，如冷啟動(dòng)問(wèn)題，即對(duì)于新用戶或新電影，由于歷史數(shù)據(jù)的缺乏，推薦算法可能難以給出準(zhǔn)確建議；數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題也是一個(gè)難題，當(dāng)用戶評(píng)分矩陣過(guò)于稀疏時(shí)，會(huì)直接影響推薦的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍；此外，在大規(guī)模系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)計(jì)算用戶或物品間的相似度對(duì)計(jì)算資源要求較高，這也是需要克服的一個(gè)挑戰(zhàn)。

2 基于內(nèi)容的推薦算法研究

基于內(nèi)容的推薦算法是通過(guò)分析用戶過(guò)去的行為和電影的內(nèi)容（如類型、導(dǎo)演、演員等） 來(lái)推薦類似的電影，它是一種基于項(xiàng)目特征的推薦方法。內(nèi)容推薦算法的優(yōu)勢(shì)在于能夠捕捉用戶的個(gè)性化需求，但其劣勢(shì)在于過(guò)于依賴電影的特征描述，而忽略了用戶行為的多樣性。在電影推薦系統(tǒng)中，算法首先會(huì)從電影的元數(shù)據(jù)中提取電影的關(guān)鍵特征，并將這些特征進(jìn)一步處理并轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量的形式，以便后續(xù)進(jìn)行相似度計(jì)算。與此同時(shí)，系統(tǒng)也會(huì)根據(jù)用戶的觀影歷史、評(píng)分記錄等多元數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)反映用戶興趣偏好的模型。隨后，算法會(huì)利用相似度的計(jì)算方法，計(jì)算出用戶興趣向量與候選電影特征向量之間的相似度。最后，根據(jù)計(jì)算出的相似度得分，對(duì)所有候選電影進(jìn)行排序，并挑選出相似度最高的若干部電影呈現(xiàn)給用戶作為推薦結(jié)果。

基于內(nèi)容的推薦算法在電影推薦中具有顯著優(yōu)勢(shì)，它能夠根據(jù)用戶自身的觀影歷史和電影特征，為用戶提供極具個(gè)性化的推薦結(jié)果。即使對(duì)于新用戶或電影數(shù)量較少的情況，該算法也能提供較為準(zhǔn)確的推薦。然而，算法的效果對(duì)于電影特征提取的質(zhì)量依賴程度很高，如果特征提取不準(zhǔn)確或不全面，就可能會(huì)影響到推薦的準(zhǔn)確率。此外，該算法主要基于用戶已知的觀影歷史和影片特征進(jìn)行推薦，因此在一定程度上限制了其推薦范圍的廣度，挖掘用戶的潛在興趣可能存在一定困難。

3 相似度計(jì)算方法研究

相似度計(jì)算是推薦系統(tǒng)中用于衡量不同實(shí)體（如用戶、商品、電影等） 之間相似性的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。在協(xié)同過(guò)濾算法中，相似度評(píng)估是協(xié)同過(guò)濾推薦算法的核心[5]。相似度計(jì)算方法包括余弦相似度、杰卡德相似系數(shù)、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等，這些方法各有特點(diǎn)，適用于不同的場(chǎng)景和需求。

3.1 余弦相似度

余弦相似度通過(guò)計(jì)算兩個(gè)向量之間的夾角的余弦值來(lái)衡量它們之間的相似度。在基于用戶的協(xié)同過(guò)濾（User-CF） 中，余弦相似度用于計(jì)算用戶之間的相似度。余弦相似度計(jì)算公式如式（1） 所示：

式（1） 中：ru為用戶u 的評(píng)分向量；rv為用戶v 的評(píng)分向量。

相似度值越高，表示用戶u 和v 的興趣越相似。在用戶相似度計(jì)算的過(guò)程中，由于許多用戶間無(wú)交集（即分子為0） ，這些計(jì)算是不必要的。因此，針對(duì)稀疏數(shù)據(jù)，應(yīng)優(yōu)化算法以避免無(wú)效計(jì)算。

為了避免在不相關(guān)用戶上浪費(fèi)時(shí)間，文章提出以下策略：首先，通過(guò)構(gòu)建物品到用戶的倒排表T，明確每個(gè)物品被哪些用戶互動(dòng)過(guò)。接著，利用這個(gè)倒排表T來(lái)建立用戶相似度矩陣W，該矩陣代表余弦相似度公式中的分子部分。最終，通過(guò)除以相應(yīng)的分母，可以準(zhǔn)確計(jì)算出任意兩個(gè)用戶之間的興趣相似度。

當(dāng)系統(tǒng)中存在熱門商品時(shí)，由于熱門商品出現(xiàn)頻率過(guò)高，傳統(tǒng)的余弦相似度計(jì)算方法可能導(dǎo)致推薦結(jié)果過(guò)于偏向這些熱門商品。在計(jì)算相似度時(shí)熱門商品因?yàn)楸淮罅坑脩粝矚g或購(gòu)買會(huì)對(duì)計(jì)算產(chǎn)生較大影響。為了懲罰熱門商品在推薦系統(tǒng)中的影響，即減少它們?cè)谙嗨贫扔?jì)算中的權(quán)重，對(duì)余弦相似度計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn)，引入懲罰因子。將熱門商品出現(xiàn)次數(shù)的倒數(shù)作為懲罰因子來(lái)降低其在相似度計(jì)算中的權(quán)重，熱門商品在計(jì)算相似度時(shí)的影響就會(huì)被削弱。通過(guò)引入懲罰因子或采取其他改進(jìn)措施，可以有效懲罰熱門商品在推薦系統(tǒng)中的影響，提高推薦結(jié)果的多樣性和精準(zhǔn)性。

文章中的推薦系統(tǒng)使用基于協(xié)同過(guò)濾的算法在計(jì)算用戶相似度或物品相似度時(shí)，引入熱門物品權(quán)重系數(shù)，用以懲罰熱門物品對(duì)計(jì)算用戶相似度時(shí)的影響。如此一來(lái)，即使兩個(gè)用戶對(duì)熱門商品都有興趣，在計(jì)算的相似度時(shí)這種興趣也不會(huì)占據(jù)過(guò)大的比重，從而對(duì)用戶之間更細(xì)微、更個(gè)性化的相似點(diǎn)進(jìn)行挖掘會(huì)有很大幫助。

3.2 杰卡德相似系數(shù)

杰卡德相似系數(shù)是用于比較兩個(gè)樣本集合相似性的一種指標(biāo)。杰卡德相似系數(shù)的計(jì)算方法為J（A，B）=|A∩B|/|A∪B|，其中，|A∩B|表示集合A與B的交集元素?cái)?shù)量，|A∪B|表示集合A與B的并集元素?cái)?shù)量。

在推薦系統(tǒng)中，杰卡德相似系數(shù)可以用于計(jì)算用戶或物品之間的相似度。余弦相似度適合于衡量向量在方向上的相似度，適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)的相似度計(jì)算；而杰卡德相似系數(shù)更適合于衡量集合之間的相似度，適用于布爾型數(shù)據(jù)的相似度計(jì)算。文中在基于內(nèi)容的推薦算法時(shí)使用杰卡德相似系數(shù)來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)物品之間的相似度。

4 基于協(xié)同過(guò)濾與內(nèi)容的推薦算法融合策略

基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法在面臨用戶數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題時(shí)可能表現(xiàn)不佳，而基于內(nèi)容的推薦算法則可能過(guò)于依賴電影的特征描述，從而忽略了用戶的個(gè)性化需求。為了克服這兩個(gè)算法的上述缺陷，可以將它們進(jìn)行融合，形成混合推薦算法?；旌贤扑]算法結(jié)合了兩者的優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好，提供更加個(gè)性化的推薦服務(wù)。

常見的融合策略包括：

加權(quán)融合：根據(jù)具體場(chǎng)景和需求，為推薦結(jié)果分配不同的權(quán)重，然后加權(quán)求和得到最終的推薦列表。

串行融合：先使用一種算法生成初步推薦列表，然后再使用另一種算法對(duì)初步推薦列表進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

文章中的融合策略采用基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于物品的協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行加權(quán)融合得到推薦列表，權(quán)重通?；谒惴ㄔ隍?yàn)證集或測(cè)試集上的性能表現(xiàn)來(lái)確定，最后將加權(quán)融合后的推薦列表與基于內(nèi)容的推薦列表進(jìn)行串行融合得到最終的推薦列表。融合策略如圖1所示。

5 基于協(xié)同過(guò)濾與內(nèi)容推薦的算法融合實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

基于協(xié)同過(guò)濾與內(nèi)容推薦的算法在推薦系統(tǒng)中的融合研究是一個(gè)熱門且富有成效的領(lǐng)域。研究借助MovieLens數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析。MovieLens數(shù)據(jù)集是由GroupLens Research團(tuán)隊(duì)提供的一個(gè)公開數(shù)據(jù)集，MovieLens數(shù)據(jù)集包含多個(gè)版本（如100K、1M、10M等） ，各版本數(shù)據(jù)集根據(jù)規(guī)模不同包含數(shù)量不等的用戶對(duì)電影評(píng)分記錄。文章中的實(shí)驗(yàn)采用1M版本，包含超過(guò)一百萬(wàn)條評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集通常由用戶信息文件、電影信息文件和用戶-電影評(píng)分文件3 個(gè)主要部分組成，分別記錄了用戶的詳細(xì)信息、電影的基本信息及用戶對(duì)電影的評(píng)分和時(shí)間戳。MovieL?ens數(shù)據(jù)集廣泛應(yīng)用于推薦算法的性能驗(yàn)證和評(píng)估，特別是在協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容過(guò)濾和混合推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本實(shí)驗(yàn)選取的評(píng)估準(zhǔn)則為準(zhǔn)確率（Precision） ，準(zhǔn)確率越高，表示系統(tǒng)推薦的物品與用戶實(shí)際興趣匹配度越高，用戶滿意度和參與度也可能隨之提升。準(zhǔn)確率的公式通常定義為正確推薦的項(xiàng)目數(shù)除以推薦的總項(xiàng)目數(shù)。用數(shù)學(xué)符號(hào)表示，準(zhǔn)確率的計(jì)算公式如式（2） 所示：

p = TP／TP + FP （2）

式（2） 中：TP（True Positives） 表示真正例，即推薦系統(tǒng)中被正確推薦且用戶實(shí)際感興趣的項(xiàng)目數(shù)；FP（False Positives） 表示假正例，即推薦系統(tǒng)中被錯(cuò)誤推薦而用戶實(shí)際上不感興趣的項(xiàng)目數(shù)。

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

使用混合推薦算法與傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法和基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。分別以MovieLens 1M數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較測(cè)試，權(quán)重采用預(yù)設(shè)的0.7（User-CF推薦） 和0.3（Item-CF推薦） ，計(jì)算3種方法的準(zhǔn)確率，結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)可知，采用的混合推薦算法在指定推薦個(gè)數(shù)的情況下準(zhǔn)確率均優(yōu)于單個(gè)的推薦方法。權(quán)重確定不是一次性的任務(wù)，而應(yīng)隨著數(shù)據(jù)變化、用戶需求變化等因素進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。未來(lái)還將繼續(xù)收集用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋，如點(diǎn)擊率、觀看時(shí)長(zhǎng)、評(píng)分等。根據(jù)用戶反饋來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整不同推薦算法的權(quán)重，以優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提高推薦效果，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦。由于協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦算法基于不同的原理生成推薦結(jié)果，為了能夠增加推薦列表的多樣性，滿足用戶的不同需求。最后將加權(quán)融合后的推薦列表與基于內(nèi)容推薦列表進(jìn)行串行融合得到最終的推薦列表。

6 結(jié)束語(yǔ)

文章深入探討了基于協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容的推薦算法在電影推薦系統(tǒng)中的融合研究。通過(guò)對(duì)這兩種算法和相似度計(jì)算的研究以及對(duì)相似度計(jì)算方法進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化與改進(jìn)，創(chuàng)新性地提出了一種算法融合的策略。經(jīng)過(guò)在MovieLens數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)證明，融合后的算法成功提升了推薦系統(tǒng)的推薦性能。相于僅使用單一算法的推薦系統(tǒng)，融合了多種算法的推薦系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢(shì)：它不僅結(jié)合了協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦等技術(shù)，更全面地捕捉用戶興趣與物品特征，從而提升了推薦的準(zhǔn)確性；同時(shí)，通過(guò)靈活運(yùn)用多種推薦算法，有效緩解了數(shù)據(jù)稀疏性帶來(lái)的挑戰(zhàn)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)利用能力；此外，混合推薦系統(tǒng)還能提供更多樣化的推薦選擇，避免了推薦結(jié)果的單一化；并且，由于融合了多種算法，系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性也得到提升，降低了單一算法失效對(duì)整體性能的影響。研究為電影推薦系統(tǒng)的優(yōu)化提供了新的思路和方法，也為提升用戶體驗(yàn)和滿足用戶個(gè)性化需求提供了有力的支持。未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，推薦系統(tǒng)的算法研究將繼續(xù)深入，為用戶提供更加智能化、個(gè)性化的推薦服務(wù)。

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