推薦演算法--slope one
解釋一下. 使用者X對Item1的rating是5, 對Item2的rating是3, 那麼他可能認為Item2應該比Item1少兩分. 同時使用者Y認為Item2應該比Item1少1分. 據此我們知道所有對Item1和Item2都打了分的使用者認為Item2會比Item1平均少1.5分. 所以我們有理由推薦使用者A可能會對Item2打(4-1.5)=2.5分;
很簡單是不是? 找到對Item1和Item2都打過分的使用者, 算出rating差的平均值, 這樣我們就能推測出對Item1打過分的使用者A對Item2的可能Rating, 並據此向A使用者推薦新專案.
這裡我們能看出Slope One演算法的一個很大的優點, 在只有很少的資料時候也能得到一個相對準確的推薦, 這一點可以解決Cold Start的問題.
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