MATLAB实现基于协同过滤与聚类分析的电影推荐系统优化

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于用户的协同过滤推荐算法与K-means聚类分析，通过计算用户相似度生成个性化电影推荐，并使用MAE指标验证推荐准确性，有效优化了推荐系统性能。

详 情 说 明

电影推荐系统优化与比较研究

项目介绍

本项目旨在研究并优化基于协同过滤的电影推荐系统，通过集成K-means聚类分析技术提升推荐效果。研究重点包括用户相似度计算、评分预测准确性验证、聚类分组优化以及多维度性能对比分析。系统采用真实电影评分数据集，实现从数据预处理到可视化分析的全流程解决方案。

功能特性

• 个性化推荐：实现基于用户的协同过滤算法，根据用户相似度生成个性化电影推荐列表
• 准确性验证：采用MAE（平均绝对误差）指标定量评估推荐结果的精确度
• 聚类优化：集成K-means算法对用户群体进行聚类分析，优化推荐策略
• 性能对比：系统比较不同参数设置下协同过滤算法的性能表现
• 效果评估：通过聚类前后的对比实验，定量分析聚类技术对推荐系统的优化作用
• 可视化分析：生成多维图表展示用户行为模式、算法性能及聚类效果

使用方法

1. 准备输入数据文件：用户-电影评分矩阵、电影元数据和用户信息文件
2. 运行主程序启动推荐系统分析流程
3. 系统自动执行数据预处理、相似度计算、聚类分析和推荐生成
4. 查看生成的推荐结果、性能评估报告和可视化图表
5. 根据分析报告调整算法参数以优化推荐效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了推荐系统的核心处理流程，包括数据加载与预处理、用户相似度矩阵构建、协同过滤推荐算法实现、K-means聚类分析执行、推荐结果准确性评估（MAE计算）以及多种可视化图表的生成功能。该文件通过模块化设计实现了从原始数据输入到最终分析报告输出的完整处理链路。