GroupLens： An Open Architecture for collaborative filtering

Amazon.com Rcommendations item-to-item Collaborative Filtering

本文主要

介紹了Amazon的item-to-item演算法

相關研究：

1. 傳統的User-based方法存在計算消化大，擴充套件性差的缺點
2. 傳統的基於cluster的方法，存在準確度不夠的缺點（通過細化使用者群的畫像，得到改善）
3. 基於內容的過濾

提出了item-to-item的方法

（未詳細展開介紹）

Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

主要內容

分析和提出item-based的演算法

研究背景

1. user-based演算法的缺點，擴充套件性差，計算花費大
2. 資料稀疏

item-based演算法

• 符號
  使用者：U={u1,......,um}
  物品：T={i1,......,in}
  Iui:使用者U的購買物品列表

• 相似度

（1）皮爾遜相似度

sim(i,j)=∑u∈U(Rui−R¯i)(Ruj−R¯j)∑u∈U(Rui−R¯i)2√∑u∈U(Ruj−R¯j)2√

Rui=用戶u對物品i的評分
R¯i=物品i的平均分
（2） 修正的餘弦相似度

sim(i,j)=∑u∈U(Rui−

R¯u)(Ruj−R¯u)∑u∈U(Rui−R¯u)2√∑u∈U(Ruj−R¯u)2√

R¯u=用戶u的平均打分

使用者間的評分差異大於物品見得評分差異，所以item-based演算法中，修正餘弦相似度效果好。

• 預測計算

(1) 領域加權和
sim(i,j)表示物品i和物品j的相似度
Nu(i)=用戶u已經評分，且和物品i的相似度最高的k個物品

Pui=∑j∈

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