数据稀疏性问题
数据稀疏性问题是指在一个数据集中，与特定或特定相似组的用户输入发生过交互的数据点在整个数据集中的占比过少。这个问题在推荐系统中尤为突出，因为在大规模的推荐系统中，用户和商品（也包括其他物品）的数量都非常庞大，两个用户之间选择的重叠非常少。如果以用户和商品之间已有的选择关系占所有可能存在的选择关系的比例来衡量系统的稀疏性，那么一些数据集的稀疏度可以达到非常低的水平，例如Bibsonomy的稀疏度是0.35%，Delicious的是0.046%。
推荐系统中的数据稀疏性问题在推荐系统中，数据稀疏性问题会导致推荐系统中新增产品项、无交互产品项、低交互产品项越来越无法出现推荐集中。例如，在电影推荐系统中，因为有些电影只被小部分用户评级，所以很少会被推荐给品位类似的用户，即使那小部分用户给予很高评级，这也导致了较差的推荐结果。
解决推荐系统中的数据稀疏性问题为了解决推荐系统中的数据稀疏性问题，有多种方法可以尝试。一种方法是引入可自定义标签系统，利用标签的扩展性，通过邻域的方式去将标签扩展到其他产品中。可以根据用户打过的历史标签，计算用户对该标签下的商品感兴趣程度。对新加入产品项可以打上预标签，提高推荐率。标签可以反映同样反馈的不同逻辑，反映用户的真实情况。
另一种方法是利用对比学习。对比学习是一种自我监督学习的方式，它的核心是数据增强（Data
Augmentation），研究如何将一条样本经过变化，构建出与其相似的变体。在推荐场景下，数据由大量高维稀疏ID组成，特征之间又相互关联，如何变化才能构建出合情合理的相似正样本，仍然是一个值得研究的课题。
此外，还可以通过聚类的方法来解决数据稀疏性问题。该方法根据用户兴趣之间的差异，利用某种聚类算法将系统中的所有用户划分为不同的群体；系统把用户所在群体的中心值作为用户对未评项目的评分预测值，进行用户项目评分矩阵的填充。
最后，矩阵分解也是一种有效的解决数据稀疏性问题的方法。矩阵分解的最简单方法是单值分解算法。这种方法可以较好地处理数据稀疏问题。
结论数据稀疏性问题是推荐系统中的一大挑战，但通过引入可自定义标签系统、利用对比学习、聚类方法以及矩阵分解等手段，可以在一定程度上缓解这个问题，提高推荐精度。
