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协同过滤算法在实际应用中的挑战与对策

在上一节中，我们介绍了协同过滤算法的基本原理和实现方法。尽管协同过滤算法在推荐系统中表现出色，但在实际应用中仍然面临许多挑战。本节将详细探讨这些挑战，并提供相应的解决方案和对策。

1.数据稀疏性问题

数据稀疏性是协同过滤算法中最常见的问题之一。这是因为大多数用户只会对少量项目进行评分，导致用户-项目矩阵中大部分元素是空的。这不仅影响了算法的性能，还可能导致推荐结果的准确性和多样性下降。

1.1原理

数据稀疏性问题的核心在于用户-项目交互数据的不完整。这种不完整性使得基于相似度的计算变得困难，因为缺乏足够的共同评分