融合文本特征与矩阵分解的冷启动个性化推荐策略

在个性化推荐系统中，冷启动问题一直是一个重要且挑战性的课题。对于新用户或新产品，由于缺乏足够的历史交互数据，传统的基于协同过滤的方法效果往往不佳。为了解决这个问题，本文将探讨一种融合文本特征与矩阵分解的冷启动个性化推荐策略。

1. 冷启动问题：在推荐系统中，当新用户加入或新产品上线时，由于缺少足够的用户行为数据，难以进行有效的个性化推荐。 2. 文本特征：用户生成的文本内容，如评论、描述等，包含丰富的用户偏好信息。 3. 矩阵分解：一种常用的降维技术，在推荐系统中用于从用户-物品交互矩阵中抽取潜在特征。

融合策略

本文提出的融合策略分为两个部分：文本特征提取和矩阵分解结合。

文本特征提取

文本特征提取旨在从用户生成的文本内容中提取有用的信息。这通常包括以下几个步骤：

1. 预处理：去除停用词、标点符号等无关信息。
2. 词向量表示：使用TF-IDF、Word2Vec等方法将文本转换为向量表示。
3. 特征选择：通过卡方检验、互信息等方法选择最具代表性的特征。

示例代码（文本预处理）： import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def preprocess_text(text): words = jieba.lcut(text) return ' '.join(words) texts = ["这是一个示例文本。", "另一个文本内容。"] preprocessed_texts = [preprocess_text(text) for text in texts] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(preprocessed_texts)

矩阵分解结合

矩阵分解技术如SVD（奇异值分解）或ALS（交替最小二乘法）可以用于从用户-物品交互矩阵中提取潜在特征。在冷启动场景下，可以将文本特征作为额外的输入信息，与矩阵分解结果结合。

具体步骤包括：

1. 构建用户-物品交互矩阵。
2. 使用矩阵分解方法得到用户和物品的潜在特征矩阵。
3. 将文本特征矩阵与用户潜在特征矩阵结合，得到增强的用户特征表示。
4. 基于增强的用户特征表示进行推荐。

本文提出了一种融合文本特征与矩阵分解的冷启动个性化推荐策略。通过结合用户生成的文本内容与矩阵分解技术，有效提升了推荐系统在用户数据稀疏场景下的性能。该策略不仅适用于新用户，对于新产品推荐同样具有参考价值。未来工作可以进一步探索更复杂的文本表示方法和更高效的矩阵分解算法。