MATLAB智能推荐系统：协同过滤与矩阵分解算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了协同过滤与矩阵分解的智能推荐系统，涵盖用户-物品评分矩阵处理、内容特征提取、SVD潜在因子建模及梯度下降优化。适用于斯坦福机器学习课程实践，提供完整算法框架与新用户推荐支持。

详 情 说 明

基于协同过滤与矩阵分解的智能推荐系统（斯坦福机器学习课程实践版）

项目介绍

本项目是斯坦福机器学习课程的实践项目，实现了一个完整的智能推荐系统。系统集成了协同过滤算法与矩阵分解技术，能够有效处理用户-物品评分数据，提供个性化推荐。通过结合基于内容的特征提取和低秩矩阵分解，系统不仅能够捕捉用户和物品的潜在特征，还能解决新用户的冷启动问题。

功能特性

1. 协同过滤推荐：实现基于用户和物品的协同过滤算法，计算相似度并生成推荐
2. 内容特征集成：支持物品特征矩阵的输入，结合基于内容的方法增强推荐效果
3. 矩阵分解建模：采用奇异值分解（SVD）技术进行潜在因子建模
4. 梯度下降优化：使用梯度下降算法训练模型参数，支持正则化防止过拟合
5. 冷启动解决方案：针对新用户提供有效的推荐初始化策略
6. 全面评估模块：包含RMSE、MAE、精确率等多个评估指标，量化推荐性能

使用方法

输入数据准备

• 用户-物品评分矩阵：m×n维稀疏矩阵，m为用户数，n为物品数
• 物品特征矩阵：n×k维矩阵，k为特征维度
• 用户特征向量（可选）：m×p维矩阵
• 训练参数配置：学习率、正则化系数、迭代次数等超参数

运行流程

1. 配置输入参数和数据文件路径
2. 执行主程序开始模型训练
3. 查看生成的预测评分矩阵和推荐列表
4. 分析评估报告和可视化结果

输出结果

• 完整的预测评分矩阵（m×n维）
• 每个用户的个性化Top-N推荐列表
• 模型训练过程中的损失变化曲线
• 系统性能评估报告（RMSE、MAE等指标）
• 潜在因子空间的可视化分析图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 足够的内存空间处理大规模稀疏矩阵
• 建议使用支持矩阵运算加速的硬件环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、协同过滤算法的执行、矩阵分解模型的训练与优化、冷启动推荐处理、结果评估与可视化分析等完整流程。该文件整合了所有算法模块，提供了从数据输入到结果输出的端到端解决方案，用户可通过修改配置参数来适配不同的应用场景。